?
Fast Depth Map Super-Resolution Using Deep Neural Network
P. 117-122.
Alisa Korinevskaya, Макаров И. А.
Depth map super-resolution is a challenging computer vision problem. In this paper, we present two deep convolutional neural networks solving the problem of single depth map super-resolution. Both networks learn residual decomposition and trained with specific perceptual loss improving sharpness and perceptive quality of the upsampled depth map. Several experiments on various depth super-resolution benchmark datasets show state-of-art performance in terms of RMSE, SSIM, and PSNR metrics while allowing us to process depth super-resolution in real time with over 25-30 frames per second rate.
В книге
NY : IEEE, 2019
Макаров И. А., Vladimir Aliev, Gerasimova Olga и др., , in : Adjunct Proceedings of 2017 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR-Adjunct). : NY : IEEE, 2017. P. 93-94.
In this paper, we discuss a semi-dense depth map interpolation method based on convolutional neural network. We propose a compact neural network architecture with loss function defined as Euclidean distance in the feature space of VGG-16 neural network used for deep visual recognition. The suggested solution shows state-of-art performance on synthetic and real datasets. Together ...
Добавлено: 5 августа 2017 г.
Dmitrii Maslov, Макаров И. А., , in : Advances in Computational Intelligence: 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Virtual Event, June 16–18, 2021, Proceedings, Part I. * 1. Vol. 12861.: Springer, 2021. Ch. 38. P. 456-467.
In this paper, we study depth reconstruction via RGB-based, Sparse-Depth, and RGBd approaches. We showed that combination of RGB and Sparse Depth approach in RGBd scenario provides the best results. We also proved that the models performance can be further tuned via proper selection of architecture blocks and number of depth points guiding RGB-to-depth reconstruction. ...
Добавлено: 1 сентября 2021 г.
Depth estimation has been an essential task for many computer vision applications, especially in autonomous driving, where safety is paramount. Depth can be estimated not only with traditional supervised learning but also via a self-supervised approach that relies on camera motion and does not require ground truth depth maps. Recently, major improvements have been introduced ...
Добавлено: 1 февраля 2022 г.
Соколова А. И., Конушин А. С., , in : The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XLII-2/W4.: [б.и.], 2017.
Добавлено: 26 ноября 2018 г.
Соколова А. Д., Савченко А. В., В кн. : Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». : [б.и.], 2017. С. 870-875.
Рассматривается задача структурирования информации в программных системах видеонаблюдения с помощью группирования видеоданных, в которых присутствуют идентичные лица. Сделан акцент на эффективную кластеризацию видеопоследовательностей с использованием сверточных нейронных сетей для извлечения характерных признаков. Разработан новый алгоритм кластеризации фрагментов видео на основе технологий глубокого обучения и статистического подхода. Приведены предварительные результаты экспериментального исследования точности и быстродействия предложенного ...
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Kudriavtseva P., Kashkinov M., Kertész-Farkas A., Journal of Proteome Research 2021 Vol. 20 No. 10 P. 4708-4717
Spectrum annotation is a challenging task due to the presence of unexpected peptide fragmentation ions as well as the inaccuracy of the detectors of the spectrometers. We present a deep convolutional neural network, called Slider, which learns an optimal feature extraction in its kernels for scoring mass spectrometry (MS)/MS spectra to increase the number of ...
Добавлено: 30 августа 2021 г.
Макаров И. А., 501502591, Maxim Chertkov и др., , in : 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). : NY : IEEE, 2019. P. 726-729.
In this paper, we compare several real-time sign language dactyl recognition systems and present a new model based on deep convolutional neural networks. These systems are able to recognize Russian alphabet letters presented as static signs in Russian Sign language used by people from deaf community. In such an approach, we recognize words from Russian ...
Добавлено: 29 июля 2019 г.
Anastasiia D. Sokolova, Angelina S. Kharchevnikova, Савченко А. В., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected Papers. Vol. 10716.: Cham : Springer, 2018. P. 223-230.
Добавлено: 2 мая 2018 г.
Савченко А. В., , in : Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020). : Piscataway : IEEE, 2020. P. 1-8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Sokolova Anastasiia, Kharchevnikova Angelina, Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2018 Vol. 10716 P. 223-230
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Krinitskiy M., Alexandrova M., Вереземская П. С. и др., Remote Sensing 2021 Vol. 13 No. 2 Article 326
Добавлено: 24 сентября 2021 г.
Добавлено: 14 марта 2018 г.
NY : IEEE, 2019
The IEEE ISMAR is the leading international academic conference in the fields of Augmented Reality and Mixed Reality. The symposium is organized and supported by the IEEE Computer Society, IEEE VGTC and ACM SIGCHI.
The congress organized by TU Munich and ETH Zurich will be held at MOC Events Center in Munich (Germany), on October 16-20, 2018. ...
Добавлено: 29 июля 2019 г.
Макаров И. А., Nikolay Veldyaykin, Maxim Chertkov и др., , in : Proceedings of the 12th ACM International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA '19). : NY : ACM, 2019. P. 204-210.
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Demochkin K., Савченко А. В., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Lecture Notes in Computer Science, Revised Selected Papers. Vol. 11832.: Cham : Springer, 2019. Ch. 26. P. 291-297.
Добавлено: 22 декабря 2019 г.
Савченко А. В., Miasnikov E., , in : Advances in Intelligent Data Analysis XVIII (IDA 2020). Vol. 12080.: Cham : Springer, 2020. Ch. 33. P. 418-430.
Добавлено: 17 мая 2020 г.
Miasnikov E., Савченко А. В., , in : Proceedings of International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR 2020). Vol. 12131.: Cham : Springer, 2020. Ch. 9. P. 83-94.
Добавлено: 1 октября 2020 г.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., В кн. : Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». : [б.и.], 2017. С. 864-869.
Рассматривается задача построения интеллектуальных систем контекстной рекламы с автоматической настройкой на потенциальные предпочтения пользователя. Выполнен аналитический обзор современных публикаций, посвященных распознаванию пола и возраста по видеоизображению лица, в том числе на основе глубоких сверточных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ способов агрегации решений, полученных при распознавании каждого видеокадра. Приведены результаты экспериментального исследования их точности и быстродействия. ...
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Макаров И. А., Vladimir Aliev, Olga Gerasimova, , in : Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia (ACM MM'17), Mountain View, CA USA, 23-27 October 2017. : NY : Association for Computing Machinery (ACM), 2017. P. 1407-1415.
With advances of recent technologies, augmented reality systems and autonomous vehicles gained a lot of interest from academics and industry. Both these areas rely on scene geometry understanding, which usually requires depth map estimation. However, in case of systems with limited computational resources, such as smartphones or autonomous robots, high resolution dense depth map estimation ...
Добавлено: 25 июня 2017 г.
Макаров И. А., Alisa Korinevskaya, Vladimir Aliev, , in : Proceedings of 2018 41st International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). : NY : IEEE, 2018. P. 1-5.
The problem of dense depth map inference from sparse depth values is considered in this paper. We address this issue in situation when one has low-cost sensor data and limited computational resources. We propose a method that performs interpolation and then super-resolution while comparing our approach with the state-of-the-art direct RGB-to-Dense reconstruction solutions. In particular, ...
Добавлено: 3 сентября 2018 г.
Савченко А. В., , in : Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020). : Piscataway : IEEE, 2020. P. 1-8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Макаров И. А., Dmitrii Maslov, Герасимова О. А. и др., , in : Proceedings of 27th ACM International Conference on Multimedia. : NY : ACM, 2019. P. 1080-1084.
In our recent papers, we proposed a new family of residual convolutional neural networks trained for semi-dense and sparse depth reconstruction without use of RGB channel. The proposed models can be used in low-resolution depth sensors or SLAM methods estimating partial depth with certain distributions. We proposed using perceptual loss for training depth reconstruction in ...
Добавлено: 16 сентября 2019 г.
Макаров И. А., Guschenko-Cheverda I., , in : Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021. : NY : IEEE, 2021. P. 000115-000120.
Добавлено: 19 января 2022 г.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., Компьютерная оптика 2020 Т. 44 № 4 С. 618-626
В работе рассматривается задача извлечения предпочтений пользователя по его фотоальбому. Предложен новый подход на основе автоматического порождения текстовых описаний фотографий и последующей классификации таких описаний. Проведен анализ известных методов создания аннотаций по изображению на основе свёрточных и рекуррентных (Long short-term memory) нейронных сетей. С использованием набора данных Google’s Conceptual Captions обучены новые модели, в которых ...
Добавлено: 16 сентября 2020 г.