من 3 إلى 16 يوليو على أساس UNN لهم. NI اجتاز Lobachevsky المدرسة الصيفية Interuniversity من Intel Computer Vision - Computer Vision Summer Camp ، والتي حضرها أكثر من 100 طالب. كانت المدرسة تستهدف طلاب التخصصات الفنية في جامعات نيجني نوفغورود المهتمين برؤية الكمبيوتر والتعلم العميق والشبكات العصبية وإنتل OpenVINO و OpenCV.
في هذه المقالة ، سوف نشارك كيف ذهب الاختيار للمدرسة ، وما درسناه ، وما فعله الرجال في الجزء العملي ، وكذلك نتحدث عن بعض المشاريع المقدمة في الدفاع.
عملية الاختيار ونماذج المشاركة
قررنا أن نعطي الأطفال خيار التقديم لنوعين من التدريب: بدوام كامل وبدوام جزئي. لم ينجح الطلاب في اختيار المراسلات بدوام كامل والتسجيل على الفور. حضروا فقط المحاضرات ، في أيام الأسبوع ، في الصباح. كما أتيحت الفرصة للرجال لإكمال المهام العملية وإرسالها إلى
جيثب للاختبار من قبل المعلمين.
للذهاب بدوام كامل ، كان على الرجال الحضور إلى مكتب إنتل لإجراء مقابلة مع اللجنة. كان الاختلاف عن نموذج الدوام الجزئي هو أنه بالإضافة إلى المحاضرات ، قام المشاركون في المعسكر بحل المهام العملية مع القيمين - معلمي UNN ومهندسي Intel. في الأسبوع الثاني ، تم الانتهاء من المهام العملية وبدأت المشاريع ، حيث عمل المشاركون في مجموعات من 3 أشخاص.
في المقابلة ، تم طرح أسئلة على الطلاب في الرياضيات والبرمجة ، بالإضافة إلى مهمة يجب حلها على الفور. تجدر الإشارة إلى أن اللجنة تتألف من مهندسي برمجيات ومهندسي خوارزميات وأساتذة جامعيين. NI Lobachevsky ، لذلك تبين أن المقابلة متعددة الأطراف ومميزة. من وجهة نظر الشخص الذي تمت مقابلته ، كان من المثير للاهتمام معرفة المعرفة التقنية الأساسية للطلاب التي تنطبق على رؤية الكمبيوتر ، لذلك تم طرح مواضيع مثل C ++ / STL و OOP والخوارزميات الأساسية وهياكل البيانات والجبر الخطي والتحليل الرياضي والرياضيات المنفصلة وغير ذلك الكثير. من المهام ، كان من الأولويات معرفة تعليل الطلاب. كانت اللجنة مهتمة أيضًا بالمكان الذي درسوا فيه ، وما الخبرة التي اكتسبوها قبل هذه المدرسة (على سبيل المثال ، النشاط العلمي) وكيف يمكن تطبيقها مباشرةً في مجال رؤية الكمبيوتر.
في المجموع ، شارك 78 طالبًا في اختيار الدوام الكامل ، بينما كان هناك 24 مكانًا بدوام كامل ، وكانت المسابقة 3 طلاب في كل مكان. يمكنك الاطلاع على إحصائيات حول المشاركين والاختلافات البصرية بين أشكال المشاركة بدوام كامل وبدوام جزئي في الجدول أدناه:
ماذا فعل الرجال لمدة أسبوعين؟
تعرف الطلاب في النظرية والممارسة على المهام الرئيسية لرؤية الكمبيوتر: تصنيف الصور ، وكشف الأشياء ومرافقتهم. تضمن مكون المحاضرة حول كل موضوع كقاعدة رحلة تاريخية في تطوير الأساليب الكلاسيكية لحل مشاكل رؤية الكمبيوتر والأساليب الحديثة لحل باستخدام التعلم الآلي والشبكات العصبية. وتلت هذه النظرية ممارسة قام فيها الطلاب ، بعد تنزيل نماذج الشبكة العصبية الشائعة ، بإطلاقها باستخدام وحدة DNC في مكتبة OpenCV ، مما أدى إلى إنشاء تطبيق مستخدم.
تم نشر العروض التقديمية لجميع المحاضرات في مستودع
جيثب العام ، حتى يتمكن الطلاب دائمًا من فتح المعلومات الضرورية ورؤيتها ، بما في ذلك بعد المدرسة. كان من الممكن الدردشة مع المحاضرين ومدرسي الممارسة ومهندسي إنتل سواء من خلال الدردشة أو في Gitter. انتهى وقت أسبوع المشروع أيضًا بنجاح: لقد بدأ يوم الأربعاء ، مما سمح لنا بقضاء عطلات نهاية الأسبوع خالية من المحاضرات ، مما أدى إلى تحسين قرارات الفريق. أمضى المشاركون الأكثر مسؤولية نصف يوم السبت في مكتب إنتل ، الذي شجعهم من خلال رحلة غير مجدولة في نفس اليوم.
كيف كانت حماية المشاريع؟
تم منح كل فريق 10 دقائق للحديث عما فعلوه خلال المشروع وماذا جاءوا. بعد هذا الوقت ، بدأت 5 دقائق ، طرح فيها مهندسو الشركة أسئلة اللاعبين وقدموا نصيحة قليلة من شأنها مساعدتهم على تحسين مشروعهم أو منع الأخطاء في المستقبل. جرب كل واحد من اللاعبين نفسه كمتحدث ، وأظهر معرفته في مجال رؤية الكمبيوتر وتأكيد مساهمته في إنشاء المشروع ، مما ساعدنا على النظر واستخلاص استنتاجات حول كل مشارك في المدرسة. جرى الدفاع لمدة 3 ساعات ، لكننا اهتمنا بالأشخاص ونزع فتيل الوضع عن طريق استراحة صغيرة لتناول القهوة ، حيث كان من الممكن أن يتنفس الرجال ويناقشوا المشاكل مع كبار المتخصصين في إنتل.
في نهاية اليوم ، خصصنا المركز الأول والثاني والثاني والثالث. كان من الصعب للغاية الاختيار ، لأن كل فريق ، كان لكل مشروع نكهته الخاصة وتميزت بأصالة العرض التقديمي.
معسكر السيرة الذاتية بدوام كامل وحماية المشروع ومكتب إنتل في نيجني نوفغورودالمشاريع المقدمة
قفاز ذكي
استخدام الكاشف والتعقب باستخدام OpenCV للملاحة المرئية في الفضاء. بالإضافة إلى ذلك ، أضاف الفريق القدرة على تحديد العمق باستخدام كاميرتين. يتم استخدام Microsoft Speech API كواجهة الإدارة.
مستقبلات
الكشف عن الطعام واختيار وصفة للطبق النهائي ، بما في ذلك المكونات الموجودة. لم يكن الرجال يخافون من المهمة ولمدة أسبوع حددوا عددًا كافيًا من الصور بمفردهم ، ودربوا الكاشف باستخدام واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Object Detection وأضافوا المنطق للعثور على الوصفة. بسيطة ولذيذة!
محرر 2.0
استخدم المشاركون في المشروع مجموعة من الشبكات العصبية (البحث عن الوجه ، وتطبيع صور الوجه حسب النقاط الأساسية ، وحساب واصف صور الوجه) للتعرف على الوجوه كجزء من مهمة البحث عن الأجزاء في مقاطع الفيديو الطويلة التي يوجد فيها شخص معين. يمكن استخدام النظام المطور كنظام مساعدة لتحرير الفيديو ، مما يحرر الشخص من الاضطرار إلى مشاهدة الفيديو بنفسه بحثًا عن الأجزاء الضرورية. باستخدام الشبكات العصبية من
مكتبة طراز OpenVINO ، تمكن الفريق من تحقيق سرعة تطبيق عالية: على كمبيوتر محمول مع معالج Intel Core i5 ، كانت سرعة معالجة الفيديو 58 لقطة في الثانية.
الموصوف
رسم النظارات والأقنعة على وجه الشخص. لاكتشاف الوجوه والنقاط الرئيسية ، تم استخدام شبكة MTCNN.
مجهول
عمل آخر مثير للاهتمام حول موضوع إخفاء الشخصية. قدم هذا الفريق العديد من خيارات تشويه الوجه: التمويه والبكسل. في أسبوع واحد ، لم يكتشف الرجال المهمة فحسب ، بل قاموا أيضًا بتوفير وضع إخفاء الهوية لشخص معين (مع التعرف على الوجه).
الاحماء
قام فريق مشروع "الإحماء" بحل مشكلة إنشاء مساعد رياضي لممارسة إمالة الرأس. وحتى إذا كان التطبيق النهائي لهذا التطبيق لا يزال مثيراً للجدل ، فقد أجريت دراسة شاملة لمقارنة مختلف خوارزميات الكشف عن الوجه: شلالات هار وشبكات من TensorFlow و OpenCV و OpenVINO. الاحماء ليس فقط جسديا ، ولكن أيضا عقليا!
أقل 800
سوف يبلغ عمر نيجني نوفغورود ، المدينة التي أقيمت فيها المدرسة ، 800 عام في غضون عامين ، مما يعني أن هناك ما يكفي من الوقت لتنفيذ مشروع مثير للاهتمام. اقترحنا أن يفكر اللاعبون في مهمة إنشاء دليل ، والذي يمكن أن يقدم معلومات حول ما يمثل الكائن في الصورة وما هي الحقائق المعروفة عنه من صورة واجهة المباني. في رأينا ، كانت هذه المهمة واحدة من أكثرها صعوبة ، حيث إنها تتعلق برؤية الكمبيوتر الكلاسيكية ، لكن الفريق أظهر نتيجة جيدة.
الحجر ، مقص ، ورقة
على الرغم من القيود الزمنية الصارمة لتنفيذ أعمال التصميم ، إلا أن هذا الفريق لم يكن خائفًا من إجراء تجربة لتدريب شبكته العصبية لتصنيف المواقع اليدوية في لعبة مشهورة.
مراجعات المشاركين
طلبنا من طلاب الدورات المختلفة مشاركة انطباعاتهم عن المدرسة الصيفية:
في الآونة الأخيرة ، كنت محظوظًا بما فيه الكفاية للحصول على التدريب في معسكر Intel Computer Vision الصيفي ، وكانت تجربة رائعة. لقد حصلنا على الكثير من المعرفة والمهارات الجديدة في مجال السيرة الذاتية ، وتثبيت البرامج وتصحيح الأخطاء ، كما انغمست في بيئة العمل ، واجهت مشاكل حقيقية ، وناقشنا الحلول الممكنة مع الزملاء والمدرسين بالمدرسة. ومع ذلك ، هذا ليس كذلك من الكلمة على الإطلاق. عملنا الإبداعي لا ينفصل عن التواصل مع الناس. من خلال التواصل ، كان من الممكن الحصول على معرفة فريدة. وهذا المكون من المدرسة أعجبني أكثر. ومع ذلك ، هناك ناقص واحد ... بعد التخرج أردت الاستمرار! بالإضافة إلى المعرفة النظرية في DL والمهارات العملية في السيرة الذاتية ، حصلت على فكرة عن مجالات الرياضيات التي ينبغي إيلاء اهتمام خاص ، والتي يجب أن تدرس التقنيات. أثر التفاني والكفاءة المهنية وحب عمل مهندسي Intel والباحثين على اختياري للتوجه في مجال تكنولوجيا المعلومات. لهذا أود أن أشكر جميع منظمي المدرسة.
كريستينا ، 1 سنة ، HSEفي مثل هذا الوقت القصير ، كانت المدرسة قادرة على توفير أقصى قدر من المعلومات والممارسة حول موضوع رؤية الكمبيوتر. وعلى الرغم من أنها مصممة للمعرفة الأساسية ، فقد احتوت المحاضرات على الكثير من المواد الفنية ، والتي أود أن أفهمها وأقضي وقتًا أطول في الدراسة. قام المعلمون والمحاضرون في المدرسة بالإجابة بسهولة على جميع الأسئلة والتحدث مع الطلاب. حسنًا ، أثناء تنفيذ المشروع النهائي ، اضطررت إلى الغطس في غابة تطوير تطبيق جاهز ومواجهة صعوبات لا تنشأ دائمًا عند الدراسة. قام فريقنا في نهاية المطاف بتقديم طلب للعب على الكمبيوتر لعبة "مقص الصخرة". قمنا بتدريب النموذج ، مع التعرف على الشكل الموجود على كاميرا الويب ، وكتبنا المنطق وصنعنا واجهة بناءً على إطار opencv. قدمت المدرسة الغذاء للتفكير وناقل لمزيد من التعلم والتطوير. سعيد جدا أن شاركت.
سيرجي ، 3 سنوات ، UNNالمدرسة لم ترق إلى مستوى توقعاتي. أجريت محاضرات من قبل أشخاص ذوي خبرة كبيرة من مطوري Intel. كان التواصل مع المحاضرين ممتعًا ومفيدًا دائمًا ، فالموجهون مستجيبون ومستعدون دائمًا للمساعدة ، والمحاضرات ممتعة للاستماع إليها ، والموضوعات ذات صلة وغنية بالمعلومات. لكن بعض الأشياء التي كنت أعرفها بالفعل ، وتلك التي لم أكن أعرفها لم تكن مدعومة بالممارسة ، وبالتالي لم تكن المادة الجيدة حقًا مفهومة ومدروسة تمامًا من قبلي. نعم ، تم تقديم معظم المعلومات لأغراض إعلامية فقط ، بحيث يمكنني فيما بعد تجربتها بالفعل في المنزل ، أو مجرد تخيل ما كانت عليه ، لكنني ما زلت أرغب في تنفيذ بعض الخوارزميات الموجودة تحت إشراف المعلمين ذوي الخبرة الذين يمكنهم تقديم المشورة العملية أو المساعدة إذا كان هناك شيء ما لا يعمل ونتيجة لذلك ، تم استخدام الحلول الجاهزة في الممارسة العملية ، والكتابة ، كما يمكن للمرء أن يقول ، كانت مكتوبة مسبقًا بالنسبة لنا ، وكان من الضروري فقط تعديلها قليلاً. كانت المشاريع أبسطها ، وإذا حاولت تعقيد المهمة بطريقة أو بأخرى ، فلن يكون لديك الوقت الكافي لتنفيذها في حالة مستقرة إلى حد ما ، كما حدث معنا.
بشكل عام ، تبدو المدرسة بأكملها وكأنها لعبة غير خطيرة في المطورين ، وهذا هو مجرد خطأ الجزء العملي. أعتقد أنه من الضروري زيادة الوقت اللازم لإدارة المدرسة ، وتعقيد مواد الممارسات ، بحيث يمكنك ويجب عليك كتابة شيء ما بنفسك ، وهو شيء معقد وضروري حقًا ، وعدم استخدام التدريب النهائي ، وجعل الممارسة أكثر سلاسة في زيادة التعقيد ، والموضوعات المتعلقة بالتنافسية لإعطاء المشاريع في الأيام الأولى بحيث يمكن استخدام المواد من المحاضرات والممارسات على الفور في مشاريعهم وسيكون هناك المزيد من الوقت للتنفيذ. بعد ذلك ، سيكون الوقت الذي تقضيه في المدرسة بمثابة تجربة جيدة للمبتدئين.
دميتري ، دورة الماجستير لمدة عام ، NSTUكانت مدرسة إنتل الصيفية فرصة عظيمة لقضاء هذا الصيف في فعل ما يحلو لهم. حقيقة أن محاضري إنتل المتصلين بالبرمجة في مجال رؤية الكمبيوتر لم يقدموا محاضرات ، أردت أن تأخذ أقصى ما يمكن من العملية برمتها ، رغم أنها كانت صعبة في بعض الأحيان. كل يوم يمر بسرعة كبيرة ، بهدوء ومثمرة. سمحت لي الفرصة لتنفيذ مشروعي الخاص بالعمل مع فريق رائع من المنسقين والمشاركين الآخرين في المدرسة. ويمكن وصف هذين الأسبوعين لفترة وجيزة بأنها مثيرة للاهتمام وعابرة.
إليزابيث ، 2 سنة ، UNNفي الخريف (أكتوبر-نوفمبر) سوف تجد برنامج الدلتا التعليمي ، معلومات يمكنك العثور عليها من
مجموعة فكونتاكتي . ترقبوا!