Конушин А. С. - Компьютерное зрение - Основы анализа видеоданных

0:00:10 1. Виды видео
0:04:00 2. Сценарии съемки
0:07:00 3. Оценка оптическрого потока (движения)
0:12:30 4. Middleburry optical flow dataset
0:14:45 5. KITTI датасет
0:16:32 6. MPI Sintel
0:17:40 7. Классический подход к оценке оптического потока
0:21:10 8. FlowNet
0:24:30 9. PWC-Net (Pyramid, Cost volume)
0:32:00 10. Отслеживание объектов в видео
0:34:40 11. VOT Challenge
0:37:44 12. Стандартная схема итеративного трекинга
0:39:44 13. GOTURN
0:42:10 14. Multiple Object Tracking (MOT)
0:49:40 15. Duke MTMC
0:55:40 16. Detection by tracking
0:59:20 17. Ограничение трекеров
1:01:10 18. Online VS offline tracking
1:02:30 19. Компонетны функции сходства (affinity)
1:03:30 20. Ассоциация прямо по IoU
1:05:25 21. Simple Online and Realtime Tracking (SORT)
1:08:50 22. SORT + DA
1:11:00 23. Распознавание событий
1:15:40 23. Коллекции для распознания действий и событий
1:17:40 24. Распознавание действий
1:21:30 25. Dense trajectories
1:23:10 26. Two-stream CNN model
1:24:07 27. Dense trajectories + deep features
1:25:15 28. Текущие тенденции

Видео Конушин А. С. - Компьютерное зрение - Основы анализа видеоданных канала teach-in