Приёмы для улучшения качества сегментации изображений
Обзор лучшего на данный момент алгоритма адаптации весов сети для аэроснимков. Спикер - старший преподаватель кафедры высокопроизводительных компьютерных технологий УрФУ, методист трека «Искусственный интеллект» Всероссийского ИТ-фестиваля RuCode Александра Дунаева.
Лекция будет полезна всем, кто интересуется CV и другими разделами машинного обучения. После просмотра ты узнаешь, как действовать, если данные, на которых должна работать сеть, сильно отличаются от обучающего набора.
На лекции рассмотрим приёмы, которые позволяют улучшить работу моделей свёрточных сетей на целевых наборах данных: использование специальных функций потерь, аугментации, псевдолейбелинг и другие. Также разберём подходы к адаптации весов сетей к новым неразмеченным наборам данных.
Если ты в теме, то догадался, что эта трансляция поможет тебе с решением сложной задачи в треке «ИИ». Авторы лучшего решения выиграют ценный приз от ИТ-фестиваля RuCode и наших партнёров: МТС, VK, Яндекс, Сбер.
Есть вопросы по сложной задаче? Оставляй их в комментариях.