?
Depth Map Interpolation using Perceptual Loss
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 with LSD-SLAM, the method could be used to provide a dense depth map for interaction purposes, such as creating a first person game in AR/MR or perception module for autonomous vehicle.
В статье рассмотрена задача обучения распознаванию эмоций по фотографиям. Был осуществлен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ ученых, занимающихся проблемой эмоционального интеллекта. Рассмотрены его формирование, влияние на деятельность человека и существующие варианты его структуры, а также выделены общие черты в понимании эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект понимается как система умственных способностей, позволяющая идентифицировать, управлять своими ...
Добавлено: 9 апреля 2026 г.
Медведев Д. С., Игнатов А. Д., Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики 2022 Т. 22 № 2 С. 410–414
Предложен метод определения направления рук в пространстве с применением малопроизводительных устройств интернета вещей. Метод основан на применении алгоритмов, предназначенных для решения задач оценки позы человека (данный класс задач известен как Human Pose Estimation, HPE). На базе алгоритмов построена модель обнаружения направлений рук. Выполнено тестирование и сравнение известных алгоритмов PoseNet и OpenPose, положенных в основу разработанного ...
Добавлено: 1 июня 2022 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.
Krinitskiy M., Alexandrova M., Вереземская П. С. и др., Remote Sensing 2021 Vol. 13 No. 2 Article 326
Добавлено: 24 сентября 2021 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.
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., 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.
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.
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.
Kuznetsov A., Савченко А. В., , in: Proceedings of the International Conference on Computer Vision and Graphics (ICCVG 2020)Vol. 12334.: Cham: Springer, 2020. Ch. 8 P. 87–97.
Добавлено: 1 октября 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., 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.
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.
Макаров И. А., Вельдяйкин Н. О., Maxim Chertkov и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference AIST 2019.: Springer, 2019. P. 309–320.
Sign language is the main way to communicate for people from deaf community. However, common people mostly do not know sign language. In this paper, we overview several real-time sign language dactyl recognition systems using deep convolutional neural networks. These systems are able to recognize dactylized words gestured by signs for each letter. We evaluate ...
Добавлено: 4 февраля 2020 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 PapersVol. 11832.: Cham: Springer, 2019. Ch. 26 P. 291–297.
Добавлено: 22 декабря 2019 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.
Dmitry Akimov, Макаров И. А., , in: Proceedings of 11th International Conference on Advances in Multimedia (MMEDIA'19).: Lansing: ThinkMind, 2019. P. 59–64.
In this work, we study the effect of combining existent improvements for Deep Q-Networks (DQN) in Markov Decision Processes (MDP) and Partially Observable MDP (POMDP) settings. Combinations of several heuristics, such as Distributional Learning and Dueling architectures improvements, for MDP are well-studied. We propose a new combination method of simple DQN extensions and develop a ...
Добавлено: 29 июля 2019 г.
Alisa Korinevskaya, Макаров И. А., , in: Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR'18).: NY: IEEE, 2019. P. 117–122.
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 ...
Добавлено: 29 июля 2019 г.