Онлайн-курсы:
- Machine Learning — 8-недельный курс Эндрю Ына из Стенфордского университета на Coursera.org. Язык преподавания — английский
- Intro to Deep Learning — Базовый курс от специалистов из Google на Udacity. Желающие погрузиться в предмет глубже могут не останавливаться на этом курсе и пройти специализацию из нескольких онлайн-курсов
- CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition — курс по сверхточным нейронным сетям Инженерного факультета Стэнфорда
Блоги по теме:
- FB research. Computer Vision — Последние исследования в области компьютерного зрения компании FB
- Jeremy Jordan. Thoughts, ideas and new things I’ve learned — в блоге проводится подробный и хорошо иллюстрированный разбор и сравнения последних работ по машинному обучению и компьютерному зрению. Отдельно стоит отметить разбор методов семантической сегментации и обнаружения объектов
- Tombone’s Computer Vision Blog. Deep learning, Computer Vision, and the algorithms that are shaping the future of Artificial Intelligence — основное направление данного блога — генеративные модели в компьютерном зрении
- Cris McCormic — основное направление работы Криса МаКормика — анализ текстов с помощью методов машинного обучения. В блоге собраны и разобраны с иллюстрациями основные методы анализа текстов методами машинного обучения
- Yarnin Gal. Machine Learning Blog — блог исследователей из Оксфорда в области искусственного интеллекта
- Colah’s Blog — сборник хорошо иллюстрированных статей по темам машинного обучения и искусственного интеллекта
- Andrei Karpathy Blog — блог известного ученого в области компьютерного зрения. Андрей работал в Стэнфорде, затем в OpenAI, в данный момент является разработчиком автопилота в компании Tesla
- Fully convolutional networks for semantic segmentation — Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. CVPR 2015
- U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation — Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox. MICCAI (3) 2015
- Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions — Fisher Yu, Vladlen Koltun. ICLR 2016
- Fast R-CNN — Ross B. Girshick. ICCV 2015
- Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation — Ross B. Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik. CVPR 2014
- Object Detection Networks on Convolutional Feature Maps — Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross B. Girshick, Xiangyu Zhang, Jian Sun. NIPS 2015
- Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition — Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun. ECCV (3) 2014
- Segmentation as selective search for object recognition — Koen E. A. van de Sande, Jasper R. R. Uijlings, Theo Gevers, Arnold W. M. Smeulders. ICCV 2011
- Scalable Object Detection Using Deep Neural Networks — Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Alexander Toshev, Dragomir Anguelov. CVPR 2014
- LocNet: Improving Localization Accuracy for Object Detection — Spyros Gidaris, Nikos Komodakis. CoRR abs/1511.7 763
- SSD: Single Shot MultiBox Detector — Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott E. Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. ECCV (1) 2016: 21−37
- The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding — Marius Cordts, Mohamed Omran, Sebastian Ramos, Timo Rehfeld, Markus Enzweiler, Rodrigo Benenson, Uwe Franke, Stefan Roth, Bernt Schiele. CVPR 2016: 3213−3223
- Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick Mask R-CNN, ArXiV 2017