• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Depth Inpainting via Vision Transformer
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Depth Inpainting via Vision Transformer

P. 286–291.
Макаров И. А., Borisenko G.
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: компьютерное зрениеaugmented realityреконструкция глубиныvision transformersdepth inpaintingтрансформеры

В книге

Adjunct Proceedings of IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct)
NY: IEEE, 2021.
Похожие публикации
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modeling and User-Adapted Interaction 2025 P. 1–24
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 14 марта 2026 г.
ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.)
Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025.
Представлены материалы 35-й Международной конференции «ГрафиКон 2025», проходившей на базе Поволжского государственного технологического университета. В сборник вошли доклады участников конференции, посвященные методам и технологиям компьютерного анализа изображений, визуальной и когнитивной аналитики, 3D-реконструкции, визуальной навигации и человеко-машинного взаимодействия, виртуальной и дополненной реальности, распознавания образов и др. Издание адресовано сотрудникам научно-исследовательских и образовательных организаций, специалистам предприятий ИТ-индустрии, аспирантам, студентам. ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Генерация правдоподобных снимков микроструктур композитного сплава WC/Co при помощи нейронных сетей
Каграманян Д. Г., В кн.: ТЕЗИСЫ XXVI ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ.: [б.и.], 2025.
Исследование статистических свойств микроструктур композитных материалов проводится путем анализа микрофотографий срезов материала. Часто анализ снимков может быть ограничен из-за малого размера выборки снимков. В работе исследуется возможность создания искусственных микроструктур с помощью генеративных нейронных сетей: диффузионная сеть и GAN. Мы хотим ответить на вопрос, можно ли при помощи генеративных сетей усиливать статистические свойства исходных данных. ...
Добавлено: 8 февраля 2026 г.
Моделирование трещин композитного сплава WC/CO
Каграманян Д. Г., В кн.: ВНКСФ-29: Двадцать девятая Всероссийская научная конференция студентов-физиков и молодых учёных. Материалы конференции. Информационный бюллетень. Москва – Пушкино – Черноголовка – Дубна, 2025.: Ростов н/Д: Южный федеральный университет, 2025. С. 150–151.
Понимание природы распространения трещин играет важную роль при создании материалов из композитных сплавов. На стадии спекания крайне важно знать характеристики сплава, которые потенциально могут привести к распространению трещин. Наша цель расширить существующие методы, чтобы предоставить более подробную информацию о свойствах и характеристиках трещин. Мы предлагаем новый метод анализа трещин, основанный на современных алгоритмах и больших ...
Добавлено: 7 февраля 2026 г.
Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., , in: User Modeling and User-Adapted Interaction.: Springer, 2026. Ch. 36.2 P. 1–24.
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 29 января 2026 г.
Diagnosis of the Severity of Depression Using Speech Recording Analysis
Шерман К. В., Игнатов Д. И., Tatiana I. Shishkovskaya и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts, 12th International Conference, AIST 2024, Bishkek, Kyrgyzstan, October 17–19, 2024, Revised Selected PapersVol. 15419.: Springer, 2024. P. 94–108.
Добавлено: 23 января 2026 г.
High-accuracy eosinophil detection in eosinophilic esophagitis histological images using machine learning model YOLO11
Astaf’ev A. V., Maslenkina K. S., Mikhaleva L. M. и др., Доказательная гастроэнтерология 2025
Цель исследования. Оценить эффективность модели машинного обучения (МО) с трансформерной архитектурой YOLO11 (и ее дообученной версии) для автоматизированной сегментации и детекции эозинофилов на гистологических изображениях с различным качеством фиксации, окрашивания тканей и срезов в условиях рутинной клинической практи- ки, для улучшения точности диагностики эозинофильного эзофагита (ЭоЭ). Материал и методы. Проведен многоцентровый ретроспективный анализ гистологических изображений, полученных ме- тодом ...
Добавлено: 23 декабря 2025 г.
Ансамбль современных моделей компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПОДХОДЫ К ВОССТАНОВЛЕНИЮ ТРЕХМЕРНОЙ ПОЗЫ ЧЕЛОВЕКА ПО ДВУМЕРНЫМ ДАННЫМ
Белаш В. А., В кн.: Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025 = И74 Information Technologies and Systems 2025 (ITS 2025) : материалы междунар. науч. конф., Минск, 19 нояб. / редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2025. – 306 с. ISBN 978-985-543-858-9.: [б.и.], 2025.
В статье исследованы современные нейросетевые подходы для восстановления трехмерной позы человека на основе двумерных данных. Рассматриваются такие нейросетевые архитектуры, как SPIN, VideoPose3D и PoseFormer. Проведен их сравнительный анализ. Выявлено, что модели, использующие временной контекст (VideoPose3D, PoseFormer), демонстрируют преимущества при анализе динамических движений по сравнению со статическими методами (SPIN). ...
Добавлено: 3 декабря 2025 г.
Иммерсивные технологии в образовательной практике российской высшей школы
Ананин Д. П., Сувирова А. Ю., Высшее образование в России 2024 Т. 33 № 5 С. 112–135
Иммерсивные технологии (ИмТ) находят всё большее распространение в научно-технологическом секторе и научной повестке о высшем образовании. Статья систематизирует образовательные практики российских вузов по применению ИмТ в обучении. В фокусе исследования – организационные и дидактические условия применения ИмТ в российской высшей школе. В рамках исследования были проинтервьюированы представители российских университетов (N=16). Результаты исследования демонстрируют место иммерсивных ...
Добавлено: 18 ноября 2025 г.
Задачи, вызовы и эффективность интеллектуальных технологий для цифрового проектирования
Красноженов Г. Г., Лебедев С. А., В кн.: Московский транспорт. Наука и проектирование.Вып. 3.: М.: [б.и.], 2025. С. 56–74.
Статья посвящена анализу существующих трендов и вытекающих из направления развития интеллектуальных технологий актуальных задач для организаций, осуществляющих в Российской Федерации переход на цифровое проектирование. ...
Добавлено: 21 октября 2025 г.
Анализ влияния обфускации входных данных на эффективность языковых моделей в обнаружении инъекции подсказок
Крохин А. С., Гусев М. М., Программные системы и вычислительные методы 2025 № 2
В статье рассматривается проблема обфускации промптов как способа обхода защитных механизмов в больших языковых моделях (LLM), предназначенных для обнаружения промпт-инъекций. Промпт-инъекции представляют собой метод атаки, при котором злоумышленники манипулируют входными данными, чтобы изменить поведение модели и заставить её выполнять нежелательные или вредоносные действия. Обфускация включает в себя различные методы изменения структуры и содержания текста, такие ...
Добавлено: 4 октября 2025 г.
A Feature Engineering Framework for Computer Vision Based on Topological Data Analysis
Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.
Добавлено: 23 сентября 2025 г.
Анализ опыта использования технологий искусственного интеллекта в транспортном проектировании и смежных отраслях
Лебедев С. А., Красноженов Г. Г., Белова Н. С., Московский транспорт. Наука и проектирование 2025 № 2 С. 69–87
В настоящей статье проведены обзор и анализ технологий искусственного интеллекта, применяемых в транспортном проектировании и смежных отраслях, коммерческих продуктов и задач транспортного проектирования, решаемых указанными технологиями. ...
Добавлено: 19 августа 2025 г.
Автоматическая саммаризация родительских чатов в WhatsApp
Дмитриева К. А., Жолус М. Р., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация 2025 Т. 23 № 1 С. 80–92
Автоматическая саммаризация текста – одна из ключевых задач NLP, предполагающая создание краткой версии исходного текста. В современном мире, где объемы потребляемой человеком информации неустанно растут, задаче саммаризации уделяется все больше внимания. Автореферирование предполагает два основных подхода: экстрактивный и абстрактивный. Последний заключается в автоматическом создании саммари текста, в котором могут содержаться слова и предложения, не встречающиеся ...
Добавлено: 8 июля 2025 г.
2025 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon)
Sochi: IEEE, 2025.
Добавлено: 10 мая 2025 г.
Generation of Artificial Images of Cross Sections of WC/Co Composite Alloys Using Diffusion Networks
Каграманян Д. Г., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2025 Vol. 46 No. 3 P. 1315–1321
Добавлено: 13 января 2025 г.
Outliers resistant image classification by anomaly detection
Сергеев А. В., Минченков В. О., Солдатов А. В. и др., / Cornell University. Серия Computer Science "arxiv.org". 2024. № 2411.10150.
Различные технологии, включая модели компьютерного зрения, применяются для автоматизированного контроля процессов ручной сборки на производстве. Эти модели позволяют обнаруживать и классифицировать события, такие как наличие компонентов в области сборки или их соединение. Основной проблемой алгоритмов детекции и классификации является их чувствительность к изменениям условий окружающей среды и непредсказуемое поведение при обработке объектов, отсутствующих в обучающей ...
Добавлено: 23 ноября 2024 г.
GraphiCon 2024: Материалы 34-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Омск, 17–19 сент. 2024 г.)
Омск: Издательство ОмГТУ, 2024.
Представлены материалы 34-й Международной конференции GraphiCon 2024, проходившей на базе Омского государственного технического университета. Соорганизатор конференции – Институт прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН.Конференция GraphiCon ведет свою историю с 1991 года и является крупнейшей в России научно-дискуссионной площадкой в области методов и технологий компьютерного анализа изображений, визуальной и когнитивной аналитики, 3D-реконструкции, визуальной навигации и человеко-машинного взаимодействия, виртуальной ...
Добавлено: 15 ноября 2024 г.
Метавселенные для управления городами: Глобальная модель и её перспективы в Москве
Боос В. О., Куценко Е. С., Остащенко Т. В., Информационное общество 2024 № 5 С. 62–83
В статье исследуется мировой опыт реализации проектов метавселенных в городах. Рассмотрены многофункциональные платформы в Дубае и Сеуле, цифровые двойники американского Орландо, Шанхая, городов Европейского союза, Сингапура и Москвы, а также сквозная экосистема виртуального города «Матрешка Ренессанс». Установлено, что большинство проектов реализуются в формате иммерсивных коммуникационных площадок, платформ для предоставления государственных сервисов, а также цифровых двойников ...
Добавлено: 6 ноября 2024 г.
Transformer-Based Classification of User Queries for Medical Consultancy
Lyutkin D. A., D. V. Pozdnyakov, Soloviev A. A. и др., Automation and Remote Control, США 2024 Vol. 85 No. 3 P. 297–308
Добавлено: 26 сентября 2024 г.
Сравнение эффективности применения различных подходов в задаче детекции объекта на изображении низкого качества
Проворова А. А., Полякова И. Ю., Кузьмичева Е. В., Научная визуализация 2024 Т. 16 № 3 С. 1–13
Машинные методы анализа изображений набирают всё большую популярность в самых различных сферах жизни. Однако остается открытым вопрос, насколько эффективна работа таких алгоритмов на данных низкого качества, например, таких, какие могут использоваться в сфере телемедицины. В работе проведен сравнительный анализ различных подходов к детекции объектов на фотографиях МРТ-снимков головного мозга, сделанных с экрана компьютера. Для распознавания ...
Добавлено: 9 августа 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору