Лаборатория искусственного интеллекта

Для достижения лучших результатов в задачах компьютерного зрения, современным сверточным нейронным сетям необходимо уметь учитывать пространнственно далекую информацию. С одной стороны, это сложно сделать из-за маленького размера фильтров (3x3, 5x5), с другой - при повышении размера сложность вычислений растет квадратично из-за увеличения числа параметров.

Одна из новых статей с последнего NIPS'a предлагает новый и простой подход, основанный на классических идеях: фильтрах с усреднением и суммированием из прямоугольных регионов. Он использует размер и отступ фильтров в качестве обучаемых параметров и позволяет эффективно учитывать пространственно далекие корреляции, сохраняя при этом высокую вычислительную эффективность.

На семинаре мы подробно обсудим результаты применения новой техники для задачи сегметации, сравним с предыдущими подходами и оценим влияние сверток на receptive filed внутри нейронной сети.

Докладчик: Станислав Беляев.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 20-е февраля, 18:30-20:00.

Место: Таймс, аудитория 204.

Статья: https://arxiv.org/abs/1809.11096

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars