Загрузка страницы

Седьмой рождественский коллоквиум по компьютерному зрению — 28 декабря 2021

Рождественский коллоквиум — ежегодное мероприятие, на котором выступают молодые исследователи ведущих лабораторий России и мира. Вместе с авторами статей топовых международных конференций мы обсудим тенденции из мира компьютерного зрения. Поговорим о достижениях и исследованиях российских и зарубежных учёных, подведём итоги года и обсудим будущее. Выступления спикеров будут на русском и английском языках.

Программа:

00:00 Таймер
10:30 - Making DensePose Fast and Light / Эмиль Богомолов
41:12 - Motion-Augmented Self-Training for Video Recognition at Smaller Scale / Кирилл Гаврилюк
1:03:48 - QPP: Real-Time Quantization Parameter Prediction for Deep Neural Networks / Владимир Крыжановский

1:48:57 Перерыв

2:07:43- Out-of-Core Surface Reconstruction via Global TGV Minimization / Николай Полярный
2:36:57 - Human POSEitioning System (HPS): 3D Human Pose Estimation and Self-localization in Large Scenes from Body-Mounted Sensors / Владимир Гузов
3:05:33 - Point-Based Modeling of Human Clothing / Илья Захаркин

3:35:05 Перерыв

3:57:20 - Label-Efficient Semantic Segmentation with Diffusion Models / Дмитрий Баранчук
4:23:55 - Transformers for Computer Vision / Алексей Досовицкий
5:11:32 - State-of-the-art решения задач компьютерного зрения: Object detection, Semantic segmentation, Depth estimation /Алексей Бочковский

Видео Седьмой рождественский коллоквиум по компьютерному зрению — 28 декабря 2021 канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
28 декабря 2021 г. 20:48:16
06:00:11
Другие видео канала
Bias-variance tradeoff в анализе данных и реальной жизни. Максим Николаев, Школа анализа данныхBias-variance tradeoff в анализе данных и реальной жизни. Максим Николаев, Школа анализа данныхData Dojo — ML тренировка 22 апреля 2023Data Dojo — ML тренировка 22 апреля 2023ML Party Yerevan — 2 марта 2023ML Party Yerevan — 2 марта 2023Data Dojo — ML тренировка 16 февраля 2023Data Dojo — ML тренировка 16 февраля 2023Data Dojo — новогодняя ML тренировка 24 декабря 2022Data Dojo — новогодняя ML тренировка 24 декабря 2022Data Dojo — ML тренировка 17 ноября 2022Data Dojo — ML тренировка 17 ноября 2022Data Dojo — ML тренировка 22 сентября 2022Data Dojo — ML тренировка 22 сентября 2022Shifts Challenge | Distributional Shift and Robustness in Autonomous Vehicle PlanningShifts Challenge | Distributional Shift and Robustness in Autonomous Vehicle PlanningShifts Challenge | Shifts and other vices of human-computer dialogueShifts Challenge | Shifts and other vices of human-computer dialogueShifts Challenge | Panel Discussion "Frontiers for Uncertainty Estimation and Robustness"Shifts Challenge | Panel Discussion "Frontiers for Uncertainty Estimation and Robustness"Shifts Challenge | Adapting to Novel Data Distributions | Kate SaenkoShifts Challenge | Adapting to Novel Data Distributions | Kate SaenkoShifts Challenge | Presentation and Plenary talk | Andrey MalininShifts Challenge | Presentation and Plenary talk | Andrey MalininРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элементаРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 9. Индекс ближайшего превосходящего элементаПисьменный разбор экзамена ШАД. Задача 8. Рёбра в графеПисьменный разбор экзамена ШАД. Задача 8. Рёбра в графеРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 7. Неравенство для производнойРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 7. Неравенство для производнойРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 6. РазмерностиРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 6. РазмерностиРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 5. Предел и вероятностиРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 5. Предел и вероятностиРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 4. Геометрическая вероятностьРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 4. Геометрическая вероятностьРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 3. Математическое ожидание числа шаровРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 3. Математическое ожидание числа шаровРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 2. Матрица проекцииРазбор письменного экзамена ШАД. Задача 2. Матрица проекции
Яндекс.Метрика