Generative Ai

Распознавание лиц в реальном времени по базам фотографий глобального масштаба / Кухаренко А., Кабаков А. (N-Tech.Lab, FindFace) Презентация с РИТ++ 2016 (http://ritfest.ru/2016/abstracts/2247) победители MegaFace FaceScrub Challenge http://megaface.cs.washington.edu/results/facescrubresults.html #findface #face

The Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2016) (Конференция по неопределенности в области искусственного интеллекта) New York, June 25-29, 2016 Материалы конференции (более 100 трудов) http://auai.org/uai2016/proceedings.php http://auai.org/uai2016/proceedings/uai-2016-proceedings.pdf

Запуск платформы Datasets Kaggle (Making Kaggle the Home of Open Data) Миссия Kaggle помочь миру обучаться на данных. В погоне за этим, мы рады поделиться о запуске открытой платформы данных Kaggle. Теперь вы или любой другой студент, любитель, профессионал, автор, исследователь, и (данные) ученый может опубликовать данные на платформе Datasets Kaggle бесплатно. Данные публикации будут немедленно доступны для анализа нашего сообщества data scientists 600K+. --- Kaggle's mission is to help the world learn from data. In pursuit of this, we're excited to share the launch of Kaggle's open data platform. Now you and every other student, hobbyist, professional, package author, researcher, and (data) scientist can publish data on Kaggle's Datasets platform for free. The data you publish will be immediately available for analysis by our community of 600K+ data scientists. Read more about why we've opened up our platform, and some of the ways we think open data will change the world. Or, if you've already got data in mind, get started by publishing a dataset. http://blog.kaggle.com/2016/08/17/making-kaggle-the-home-of-open-data/ #kaggle #dataset

Russia or Russ(AI)? An overview of Russian artificial intelligence and cognitive technologies scene Россия кажется, единственная европейская альтернатива США и Великобритании среди top5 участников Kaggle. Позиция России по рейтингу участников Kaggle выглядит особенно перспективным, принимая во внимание относительно низкий уровень инновационности страны в целом. Кажется, что русские используют AI, несмотря ни на что. ---- Russia appears to be the only European alternative to the US and the UK among top5 Kaggle adopters . Russia’s position on Kaggle’s adopters rating looks especially promising by taking into account relatively low innovativeness level of the country in general, for example measured by Bloomberg Innovation Index. It seems that Russians fancy AI despite of all odds. http://www.russia.ai/single-post/2016/08/09/Russia-or-RussAI-An-overview-of-Russian-artificial-intelligence-and-cognitive-technologies-scene

Object detection and segmentation in TensorFlow (Детектирование и сегментирование объектов в TensorFlow ) TensorBox is a simple framework for training neural networks to detect objects in images. Training requires a json file (e.g. here) containing a list of images and the bounding boxes in each image. The basic model implements the simple and robust GoogLeNet-OverFeat algorithm. We additionally provide an implementation of the ReInspect algorithm, reproducing state-of-the-art detection results on the highly occluded TUD crossing and brainwash datasets. https://github.com/Russell91/TensorBox #TensorFlow #detection

CVPR 2016 work "Slicing Convolutional Neural Network for Crowd Video Understanding" (CNN со слоем среза для быстрого распознавания видео с толпой людей) (скорость примерно 100 frames/s) https://github.com/amandajshao/Slicing-CNN http://www.ee.cuhk.edu.hk/%7Ejshao/SCNN.html #caffe #video #cnn

OpenFace: an open source facial behavior analysis toolkit (набор инструментов для распознавания лиц с фото и видео) * Facial Landmark Detection * Facial Landmark and head pose tracking * Facial Action Unit Recognition * Gaze tracking * Facial Feature Extraction (aligned faces and HOG features) http://www.cl.cam.ac.uk/research/rainbow/projects/openface/ https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace #face #opencv

Colorful Image Colorization http://arxiv.org/pdf/1603.08511v3.pdf Richard Zhang, Phillip Isola, Alexei A. Efros 8/16/2016 http://richzhang.github.io/colorization/ #arxiv #color #caffe

Курс «Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow» научит вас использовать и тренировать нейронные сети в применении к креативным задачам. Цель курса – понять, как научить компьютер распознавать объекты на изображениях и использовать это для создания новых произведений искусства. Курс начался 20 июля, в нем будет 5 разделов и 50-60 часов работы в общей сложности. Но можно подключиться и сейчас. Секции: Введение в Tensorflow Тренировка сети Контролируемое и неконтролируемое обучение Визуализация и галлюцинация представления Генерирующие модели Прослушать курс вы можете бесплатно, но если вы хотите домашние задания, выполнение финального проекта и сертификат, то это стоит 10 долларов в месяц.

Artificial intelligence platform for everyone. Create, train and monitor deep neural networks using a model designer. Distribute, share and work together. http://aetros.com/ https://www.youtube.com/watch?v=qS8qhzXRQWE

Deep Learning for Computer Vision Barcelona Summer seminar UPC TelecomBCN (July 4-8, 2016) Слайды и видео с лекций http://imatge-upc.github.io/telecombcn-2016-dlcv/