Случайные посты на случайные темы http://polarnick.com/blogs/other/index_ru.html Sun, 12 Jul 2026 17:53:14 +0000 Sun, 12 Jul 2026 17:53:14 +0000 Jekyll v3.10.0 <p><a href="/static/presentations/2025 CS Space Видеокарты.pdf">Слайды</a> с <a href="https://csspace.io/open-lecture/2025-gpu">лекции в CS Space.</a></p> Sat, 17 May 2025 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/2025/05/17/cs-space-gpgpu-slides.html http://polarnick.com/blogs/other/2025/05/17/cs-space-gpgpu-slides.html blogs other <p><a href="/static/presentations/AgisoftMetashapeGSW2023.pdf">Слайды</a> с доклада на конференции ISPRS Geospatial Week 2023 в Каире, Египет.</p> Tue, 05 Sep 2023 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/2023/09/05/isprs-gsw2023-conference-agisoft-slides.html http://polarnick.com/blogs/other/2023/09/05/isprs-gsw2023-conference-agisoft-slides.html blogs other <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/XrwdB0WN6iU?si=OKVkxpVSDjoMW0Xf" frameborder="0" allow="autoplay; encrypted-media" allowfullscreen=""></iframe> <p><a href="/static/presentations/phg2023/phg_23_internships_in_agisoft.pdf">Слайды.</a></p> Thu, 04 May 2023 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2023/05/04/practice-summer-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2023/05/04/practice-summer-ru.html blogs other practice <p><a href="/static/presentations/Practice10. Agisoft. Практики. 2021 весна.pdf">Презентация весенней практики в Agisoft.</a></p> <p>(+секретная тема: взять <a href="https://github.com/cdcseacave/openMVS">https://github.com/cdcseacave/openMVS</a> и заменить там поиск минимального разреза (максимального потока) на реализованный на видеокарте (методом полной вариации) - <a href="https://github.com/JihoYang/maxFlowminCut">https://github.com/JihoYang/maxFlowminCut</a>)</p> Fri, 05 Feb 2021 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2021/02/05/practice-spring-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2021/02/05/practice-spring-ru.html blogs other practice <p><a href="/static/presentations/Practice09. Agisoft. Практики. 2020 осень.pdf">Презентация осенних практик в Agisoft.</a></p> Thu, 10 Sep 2020 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2020/09/10/practice-autumn-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2020/09/10/practice-autumn-ru.html blogs other practice <p><a href="/static/presentations/Practice08. Agisoft. Практики. 2020 весна.pdf">Презентация весенней практики в Agisoft от меня.</a></p> <p><a href="/static/presentations/Practice08. Agisoft. Практики. 2020 весна. Блики.pdf">Презентация весенней практики в Agisoft от Бори.</a></p> Wed, 12 Feb 2020 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2020/02/12/practice-spring-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2020/02/12/practice-spring-ru.html blogs other practice <p><a href="/static/presentations/Practice07. Agisoft. Практики. 2019 осень.pdf">Презентация осенних практик в Agisoft.</a></p> Sat, 07 Sep 2019 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2019/09/07/practice-autumn-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2019/09/07/practice-autumn-ru.html blogs other practice <p><a href="/static/presentations/Practice06. Agisoft. Практики. 2019 лето.pdf">Презентация летних практик в Agisoft.</a></p> Sat, 25 May 2019 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2019/05/25/practice-summer-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2019/05/25/practice-summer-ru.html blogs other practice <p><a href="/static/presentations/Practice05.5. Agisoft. Практики. 2019 весна.pdf">Презентация весенней практики в Agisoft.</a></p> Tue, 12 Feb 2019 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/practice/2019/02/12/practice-spring-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/practice/2019/02/12/practice-spring-ru.html blogs other practice <p><a href="http://3dv18.uniud.it/program.html#program">Программа конференции.</a></p> <h2 id="день-первый"><em>День первый:</em></h2> <h1 id="plane-based-optimization-of-geometry-and-texture-for-rgb-d-reconstruction-of-indoor-scenes"><strong><a href="https://www.utdallas.edu/~xguo/3DV2018.pdf">Plane-Based Optimization of Geometry and Texture for RGB-D Reconstruction of Indoor Scenes</a></strong></h1> <p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">TODO</code>: почитать, кажется можно найти хорошие идеи для описания моделей зданий плоскостями (т.е. для векторизации зданий).</p> <h2 id="день-второй"><em>День второй:</em></h2> <h1 id="robust-fitting-of-subdivision-surfaces-for-smooth-shape-analysis"><strong>Robust Fitting of Subdivision Surfaces for Smooth Shape Analysis</strong></h1> <p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">TODO</code>: почитать, кажется много хороших идей с хорошей математикой про децимацию модели.</p> <h1 id="feats-synthetic-feature-tracks-for-structure-from-motion-evaluation"><strong>FEATS: Synthetic Feature Tracks for Structure from Motion Evaluation</strong></h1> <p>Проблемы:</p> <ul> <li>Нет выводов по тому какие перепады углов/масштаба и другие характеристики имеет смысл требовать от хорошего облета</li> <li>Не планируется развитие до motion planner-а (автор сказал что он закончил свой PhD)</li> </ul> <p>Плюсы:</p> <ul> <li>Успех/неуспех предполагаемого пролета оценивается по ключевым точкам (поэтому быстрый прогноз)</li> </ul> <h1 id="semantic-classification-of-3d-point-clouds-with-multiscale-spherical-neighborhoods"><strong>Semantic Classification of 3D Point Clouds with Multiscale Spherical Neighborhoods</strong></h1> <p>Проблемы:</p> <ul> <li>Автор не увидел почти такой же статьи от <a href="https://pdfs.semanticscholar.org/67bc/85ec9591d41c015f9570fe7121eac71c3d4b.pdf">Pix4D</a> (т.е. сравнения нет)</li> <li>Причина выбора сфер вместо KNN - субъективная симпатия к математической красоте и четкой обусловленности, реальные же проблемы KNN упомянутые в статье Pix4D успешно решают используя пирамиду облаков точек с фиксированной детализацией</li> <li>Не опробовал GBT (только random forest), по словам автора т.к. в статье от которой они отталкивались GBT идет наравне с random forest</li> </ul> <p>Плюсы:</p> <ul> <li>Хорошая работа по классификации, могут быть полезные фичи которых не было в Pix4D</li> </ul> <h2 id="день-третий"><em>День третий:</em></h2> <h1 id="keynote-session-geometric-deep-learning">Keynote Session: <strong><a href="http://geometricdeeplearning.com/">Geometric deep learning</a></strong></h1> <p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">TODO</code>: почитать, кажется хорошим и обоснованным подходом, с нормальной математикой и глубоким взглядом.</p> <h2 id="день-четвертый"><em>День четвертый:</em></h2> <h1 id="tutorial-learning-based-depth-estimation-from-stereo-and-monocular-images-successes-limitations-and-future-challenges">Tutorial: <strong><a href="https://sites.google.com/view/3dv-2018-depth-from-image/home">Learning-based depth estimation from stereo and monocular images: successes, limitations and future challenges</a></strong></h1> <ol> <li>По картинке (чтобы увидеть что это небо/бестекстурный фон) и по карте глубины (чтобы увидеть что она неконсистентна, несмотря на консистентную текстуру) подавлять небо/фон. Данные будет несложно сделать насыщенными и не domain-biased навязав учитывание вариации цвета, а не самого цвета (случайно линейно преобразуя интенсивности и т.п.). И вероятно карта глубины не нужна, возможно достаточно и надежнее будет давать бинарную маску наличия пикселя в карте глубины (что он прошел left-right consistency check и т.п.).</li> <li>SGM aggregation w.r.t. confidence for each direction.</li> <li>Более широкое множество параметров P можно настраивать нейронкой по картинке. В нашем случае должно быть полезно и достаточно аккуратно выбрав датасет перебрать и фиксировать те P и коэффициент учета градиента, которые уже есть.</li> <li>SGM aggregation: выбор победителя через random forest. (SGM-forest)</li> <li>Можно confidence ведь рассчитать из того насколько согласованы между направлениями победители.</li> <li>Забавный пейпер - <a href="https://arxiv.org/pdf/1803.05196.pdf">EdgeStereo</a> - предсказывают одновременно карту диспаритета и карту границ.</li> <li><a href="https://github.com/YoYo000/MVSNet">MVSNet</a> очень достойное место занимает в <a href="https://www.tanksandtemples.org/leaderboard/">Tanks and Temples</a>.</li> <li>Любопытное направление: <strong>Volume sweeping and learned photo-consistency</strong>.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/1803.06641.pdf">Zoom and learn</a> чтобы четче была глубина на границах untrained domain предсказывают по апкскейлу. Это кажется признаком того что они плохо понимают что происходит.</li> </ol> Sun, 09 Sep 2018 18:30:00 +0000 http://polarnick.com/blogs/other/2018/09/09/3DVision-conference-ru.html http://polarnick.com/blogs/other/2018/09/09/3DVision-conference-ru.html blogs other