filmov
tv
Анализ генеративных моделей в компьютерном зрении // Курс «Компьютерное зрение. Advanced»
Показать описание
На лекции мы обсудим генеративные модели и их виды: генеративно-состязательные сети, вариационные автокодировщики, диффузионные модели и другие. Особое внимание будет уделено авторегрессионным моделям, которые являются одним из мощных инструментов в этой области. Кроме того, поговорим об оценке качества сгенерированных изображений.
Авторегрессионные модели представляют собой класс алгоритмов машинного обучения, способных генерировать изображения путем последовательного предсказания каждого пикселя на основе предыдущих значений. Этот подход позволяет создавать изображения с высоким уровнем детализации и сложности, открывая новые возможности для творчества и дизайна.
Оценка качества сгенерированных изображений играет ключевую роль в развитии и совершенствовании генеративных моделей. На лекции мы рассмотрим различные методы их оценки, включая перцептивные метрики, которые учитывают восприятие изображений человеком, структурные и контекстные метрики, позволяющие оценить соответствие сгенерированных изображений оригиналам, а также метрики оценки соответствия сгенерированного изображения тексту.
Преподаватель: Валерия Ефимова - (к.т.н.) Руководитель отдела компьютерного зрения
Следите за новостями проекта:
Авторегрессионные модели представляют собой класс алгоритмов машинного обучения, способных генерировать изображения путем последовательного предсказания каждого пикселя на основе предыдущих значений. Этот подход позволяет создавать изображения с высоким уровнем детализации и сложности, открывая новые возможности для творчества и дизайна.
Оценка качества сгенерированных изображений играет ключевую роль в развитии и совершенствовании генеративных моделей. На лекции мы рассмотрим различные методы их оценки, включая перцептивные метрики, которые учитывают восприятие изображений человеком, структурные и контекстные метрики, позволяющие оценить соответствие сгенерированных изображений оригиналам, а также метрики оценки соответствия сгенерированного изображения тексту.
Преподаватель: Валерия Ефимова - (к.т.н.) Руководитель отдела компьютерного зрения
Следите за новостями проекта:
Анализ генеративных моделей в компьютерном зрении // Курс «Компьютерное зрение. Advanced»...
Костя Лахман: Удивительные трансформеры (Яндекс)
Нейросеть создала собственный язык, который ученые не могут расшифровать...
OpenAI ускорился в 50 раз! ИИ-модель Anthropic управляет ПК, успехи робопса Spot и другие новости...
[ML+Physics]: Использование генеративных моделей в физике частиц...
Прикладные задачи анализа данных, лекция 3 — Диффузионные генеративные модели...
Учим Нейронные Сети за 1 час! | Python Tensorflow & PyTorch YOLO
[Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц...
NeuroConstructor - инструмент для синтеза и анализа нейронных сетей в учебных целях...
Лекция 6. Генеративные сети (Анализ изображений и видео, часть 2)...
Открытая библиотека методов анализа и генерации векторной графики (Андрей Пименов, OSEDUCONF-2024)...
Введение в большие языковые модели (LLM)
Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?
Другие приложения генеративных моделей. Дмитрий Гущин - Лаборатория при ФКН НИУ ВШЭ...
Лекция. Генеративные модели, автоэнкодеры
Автоматизация стройконтроля на основе анализа данных лазерного сканирования, BIM и компьютер. зрения...
Генеративные модели. Лекция 1. Роман Исаченко.
Иван Оселедец — Deep Learning генеративных моделей
Контент план ЗА 5 МИНУТ | Для любой ниши и услуг | Бесплатный и самый быстрый способ...
Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3
ОБУЧЕНИЕ ЛИЧНОГО AI НА КНИГАХ [БЕСПЛАТНЫЙ СЕРВИС]
Техники и Подходы в генерации Stable Diffusion //Демо-занятие курса «Компьютерное зрение. Advanced»...
Лекция. Генеративные модели. Генеративно-состязательные сети...
ISP RAS Open, 03.12.2021. Технологии анализа, моделирования и трансформации программ...
Комментарии