📔Обзор журнала Computer Vision News - Январь 2020

https://www.rsipvision.com/ComputerVisionNews-2020January/

🔦 Стр. 4. Статья топящая за PyTorch.
По мнению автора эволюция прошла так:
TensorFlow -> Keras -> PyTorch (как самый крутой)
Показывается пример решения задачи стилизации изображения, где подгружается предтренированная VGG нейронка.
Демонстрируется как просто на PyTorch делегировать какие-то вычисления GPU.

🔬 Стр. 8. Небольшой рассказ про чувака по имени Bernhard Kainz - который преподает в Imperial College London.
Он специализируется на задачах связанных с медицинскими снимками.
Ученый вкладывает свои надежды в domain adaptation method for feature disentanglement.
Вкратце - это возможность адаптировать одни модели, хорошо работающие с одной предметной областью к другой.
Например, модель которая работает с МРТ адаптируется для работы с КТ.
И это не только transfer learning который первым приходит на ум. Для этого используются CycleGAN и тд.
Быстрый гуглинг дал пару статей на эту тему:

https://arxiv.org/pdf/1907.13590.pdf
https://arxiv.org/pdf/1904.12347.pdf

🕸 Стр. 14. Обзор статьи On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net.
Теоретическая статья, котороя доводит идею DL до крайности.
Что будет если глубина нейронной сети будет стремиться к бесконечности?
Для моделирования такой сети используют Neural tangent kernel (NTK)
https://rajatvd.github.io/NTK/

Вот сама оригинальная статья. Рекомендую, читать интересно.

https://arxiv.org/pdf/1904.11955.pdf

🏅Стр. 18. Освещаются актуальные сейчас прикладные задачи по которым объявлены конкурсы:
⁃ EndoVis 2019
⁃ Depth estimation from stereo camera
⁃ Surgical Workflow analysis and Skill Assessment
⁃ Recognizing families in the wild

https://www.rsipvision.com/challenges-ai-solutions-endoscopy/
https://web.northeastern.edu/smilelab/rfiw2020/

Дерзайте!

#computervisionnews #обзор #nntheory #pytorch #challenge