Tinkoff.AI Computer Vision Meetup #2

Часто запросы бизнеса не уникальны и ранее кем-то были решены. Задача ML-исследователя в таком случае – провести анализ существующих решений, выбрать подход, соответствующий требованиям и оптимизировать его под существующий запрос и инфраструктуру. Но что делать, когда задача не типичная, а из готовых открытых решений с адекватным качеством лишь заброшенный исследовательский репозиторий 2019 года? Спикеры расскажут, как они реализовали алгоритм трекинга взгляда с высокой точностью для оптимизации интерфейса и аналитических задач. Поделятся, какие трудности их ждали на пути к решению и каких результатов добились.

Вы когда-нибудь задумывались над тем, почему персонажи Pixar и Disney выглядят такими живыми? И дело не только в тщательной проработке стиля, реалистичной графике и выдающейся игре актеров озвучки — большой вклад в итоговый результат вносит плавность и реалистичность движений. Команда Tinkoff Thara недавно вернулась с международного соревнования по синтезу реалистичных разговорных жестов. Ардкадий поделится нашим новым методом генерации жестов на базе вариационного кодирования собеседника и фазовых автоэнкодеров.

Разберемся, почему формат изображений важен и как встроить декодирование в модель, а также расскажем, как мы оптимизировали объединение моделей и постпроцессинг данных.