В Википедии имеется более 260 языковых разделов. Многие участники владеют несколькоми языками. В связи с этим актуален вопрос, как разделить их усилия, чтобы...
А. Велижев, Р. Шаповалов, Д. Потапов, Е. Третьяк, А. Конушин
Алгоритмы сегментации результатов лазерного сканирования, работающие с отдельными точками, чувствительны к шуму и требуют значительных вычислительных...
O. Barinova, R. Shapovalov, S. Sudakov, A. Velizhev, A. Konushin
Last years witnessed the growth of demand for road monitoring systems based on image or video analysis. These systems usually
consist of a survey vehicle equipped with photo and video cameras, laser scanners and other instruments. Sensors mounted on the
van collect different types of data while...
Шаповалов Роман Викторович, Баринова Ольга Вячеславовна
Системы семантической сегментации изображений применяются в различных областях. Часто в основе таких систем лежат методы машинного обучения, поэтому для...
В данной работе рассматривается задача онлайнового обучения с учетом разных штрафов за ошибки на разных классах. Алгоритм онлайн-бэггинг часто применяется в...
Balanced On-line Learning Toolkit is an open-source library that contains a set of on-line classifier interfaces and their implementations. On-line learning (also called data stream mining) is the task of learning from streaming data. It means that a classifier should be always able to classify some data, even if learning process has not been finished yet. Moreover, the time of single example...
We develop the LidarK library. It is the open-source library which allows performing different operations on multidimensional point data such as 3D LIDAR scans. Currently it allows building a spatial index. Though it is intended to be used on LIDAR scans it can be applied to a wide range of problems which require spatial data processing.
We develop an interactive semantic segmentation system which efficiently analyzes road pavement photos. First, a user gets a piece of an image and marks road marking and road defects on it, then the classifier is being learned. The next image part is pretended to be classified, so the user should correct classification errors. After this correction the classifier is learned again. While more...