Развитие методов машинного обучения, вычислительного оборудования, технологий цифровой фото- и видеосъемки, и интернета привели в последние годы к стремительному улучшению качества работы систем компьютерного зрения. Для некоторых задач, таких как поиск лиц, текущее качество работы уже является достаточно высоким. Как результат, соответствующие функции появились во многих цифровых фотоаппаратах, многих программах для управления коллекциями фотографий и т.д. В течение последних лет и даже месяцев достигнуты существенные прорывы в задачах многоклассовой категоризации, причём количество классов в текущих системах может достигать нескольких тысяч, и разница между некоторыми классами может сводиться к достаточно мелким деталям. Однако, несмотря на все успехи, многие подзадачи в компьютерном зрении, связанныев том числе с очень большими архивами изображений, "глубоким" пониманием изображений, робототехникой, видеонаблюдением и т.п. еще далеки от удовлетворительного решения.

В Яндексе также широко используются технологии компьютерного зрения, примером является сервис Яндекс.Картинки, использующий такие технологии для определения типа изображения, его семантического класса, поиска похожих изображений по содержанию и для фильтрации "нежелательного" контента. На семинаре представляются текущие разработки участников и приглашенных докладчиков, а также будут обсуждаться недавно опубликованные статьи с ведущих конференций.

Семинар проходит по средам с 16.30 до 18.00, аудитория Гарвард.

Для участия в семинаре необходимо зарегистроваться.

    </td>
    <td>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>

    </td>
    <td>
    </td>
</tr>