Сейчас сложно себе представить жизнь без компьютера. Каждый день мы сталкиваемся с компьютерами не только на работе, но и дома. Он не только облегчает работу, но и способен интересно занимать время.

В докладе представлены результаты сравнения известных алгоритмов восстановления изображений, а также дана некоторая модификация этих алгоритмов.

Системы семантической сегментации изображений применяются в различных областях. Часто в основе таких систем лежат методы машинного обучения, поэтому для настройки системы обычно требуется разметить большую базу изображений, что представляет собой довольно трудоёмкий процесс. Мы поставили перед собой цель облегчить его, сделав процесс обучения интерактивным. В данной работе предлагается использовать при разметке базы изображений классификатор, обученный на уже размеченной части данных, таким образом, вместо полной разметки изображения пользователю необходимо лишь исправить ошибки классификации. В качестве алгоритма онлайн обучения предлагается использовать разработанный ранее алгоритм On-line Costing.