В ходе вебинара мы рассмотрим различные идеи из области компьютерного зрения для целей детектирования объектов. В частности, мы рассмотрим и сравним между собой по производительности такие сети, как YOLO-3, SSD,Faster R-CNN и Mask R-CNN, сравним их по точности, сделаем выводы и дадим рекомендации по их использованию.
Инженер ЦИТМ Экспонента, к.т.н. В 2004 году окончил МГУ им. Ломоносова, в 2008 защитил кандидатскую диссертацию. Работает в компании с 2010 года. Специализируется на технических вычислениях и мат. моделировании.
Сферы применения: Глубокое и машинное обучение(ИИ)