Календарь событий
Moscow Data Science meetup
Пятница 03 Март 2017, 19:00 - 21:00
Хиты : 208
от Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
3 марта в московском офисе Mail.Ru Group пройдет традиционная встреча сообщества Moscow Data Science. Участники обмениваются профессиональным опытом решения практических задач анализа данных и общаются в неформальной обстановке. Присоединяйтесь!
Программа встречи:
– Распознавания сцен на изображениях с помощью CNN
Андрей Бояров, программист-исследователь, Mail.Ru Group
Распознавание сцен (scene recognition) является одной из областей машинного зрения, которая активно применяется, например, в поиске по изображениям. Задача распознавания сцен на картинках является более сложной задачей, чем относительно хорошо изученная и используемая в индустрии задача распознавания объектов. Главная причина заключается в том, что сцена – более комплексное и менее формализуемое понятие: достаточно сложно выделить признаки, которые описывают такие понятия, как ресторан, кухня, спортивное мероприятие и т.д. Кроме того, сценой является всё изображение, а не какая-то его часть, в отличие от объектов. В данном докладе пойдёт речь о построении системы для решения задачи scene recognition при помощи state-of-the-art подхода, основанного на глубоких свёрточных нейронных сетях.
– Определение облаков и теней на спутниковых снимках с помощью глубокого обучения
Анатолий Филин, Fertyle, CTO; Gramant
Вычисление процента зашумленности спутникового снимка облаками и тенями является необходимым этапом для определения возможности использования снимка в сельском хозяйстве. Для этой задачи есть традиционные алгоритмы, в частности Fmask, которые используются для снимков Landsat и Sentinel.
В докладе речь идет о попиксельной классификации спутниковых мультиспектральных изображений. Для этой цели используется глубокое обучение на основе CNN. Спикер расскажет о результатах исследований, в частности, за счет чего была достигнута точность порядка 93%, что на 2-3% лучше традиционных алгоритмов.
– Тема доклада уточняется
Роман Дегтярев, Quantum Brains
Начало мероприятия в 19:00.
Адрес: Москва, Ленинградский проспект 39, стр. 79 (метро «Аэропорт»).
Предварительная регистрация обязательна.
Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована онлайн-трансляция.
https://corp.mail.ru/ru/press/events/323/
Программа встречи:
– Распознавания сцен на изображениях с помощью CNN
Андрей Бояров, программист-исследователь, Mail.Ru Group
Распознавание сцен (scene recognition) является одной из областей машинного зрения, которая активно применяется, например, в поиске по изображениям. Задача распознавания сцен на картинках является более сложной задачей, чем относительно хорошо изученная и используемая в индустрии задача распознавания объектов. Главная причина заключается в том, что сцена – более комплексное и менее формализуемое понятие: достаточно сложно выделить признаки, которые описывают такие понятия, как ресторан, кухня, спортивное мероприятие и т.д. Кроме того, сценой является всё изображение, а не какая-то его часть, в отличие от объектов. В данном докладе пойдёт речь о построении системы для решения задачи scene recognition при помощи state-of-the-art подхода, основанного на глубоких свёрточных нейронных сетях.
– Определение облаков и теней на спутниковых снимках с помощью глубокого обучения
Анатолий Филин, Fertyle, CTO; Gramant
Вычисление процента зашумленности спутникового снимка облаками и тенями является необходимым этапом для определения возможности использования снимка в сельском хозяйстве. Для этой задачи есть традиционные алгоритмы, в частности Fmask, которые используются для снимков Landsat и Sentinel.
В докладе речь идет о попиксельной классификации спутниковых мультиспектральных изображений. Для этой цели используется глубокое обучение на основе CNN. Спикер расскажет о результатах исследований, в частности, за счет чего была достигнута точность порядка 93%, что на 2-3% лучше традиционных алгоритмов.
– Тема доклада уточняется
Роман Дегтярев, Quantum Brains
Начало мероприятия в 19:00.
Адрес: Москва, Ленинградский проспект 39, стр. 79 (метро «Аэропорт»).
Предварительная регистрация обязательна.
Для тех, кто не сможет присутствовать лично, будет организована онлайн-трансляция.
https://corp.mail.ru/ru/press/events/323/
Место Москва, Ленинградский проспект 39, стр. 79 (метро «Аэропорт»).
