Dari 3 hingga 16 Juli atas dasar UNN mereka. N.I. Lobachevsky lulus Intel Inter-University Summer School dalam Computer Vision - Computer Vision Summer Camp, yang dihadiri oleh lebih dari 100 siswa. Sekolah itu ditujukan untuk siswa spesialisasi teknis dari universitas Nizhny Novgorod yang tertarik pada visi komputer, pembelajaran mendalam, jaringan saraf, Intel OpenVINO, OpenCV.
Dalam artikel ini, kami akan membagikan bagaimana seleksi untuk Sekolah berlangsung, apa yang kami pelajari, apa yang orang-orang lakukan di bagian praktis, dan juga berbicara tentang beberapa proyek yang disajikan pada pertahanan.
Proses seleksi dan formulir partisipasi
Kami memutuskan untuk memberi anak-anak pilihan melamar dua bentuk pelatihan: penuh waktu dan paruh waktu. Siswa tidak lulus seleksi untuk korespondensi penuh waktu dan mendaftar segera. Mereka hanya menghadiri kuliah, pada hari kerja, di pagi hari. Mereka juga mendapat kesempatan untuk menyelesaikan tugas-tugas praktis dan mengirimkannya ke
GitHub untuk diuji oleh para guru.
Agar dapat bekerja penuh waktu, mereka harus datang ke kantor Intel untuk wawancara dengan komisi. Perbedaan dari bentuk paruh waktu adalah bahwa selain kuliah, peserta kamp memilah tugas-tugas praktis dengan kurator - guru UNN dan insinyur dari Intel. Pada minggu kedua, tugas-tugas praktis selesai dan proyek dimulai, di mana para peserta bekerja dalam kelompok 3 orang.
Pada wawancara tersebut, siswa ditanyai soal matematika dan pemrograman, serta diberi tugas yang harus diselesaikan di tempat. Perlu dicatat bahwa komisi terdiri dari insinyur perangkat lunak, insinyur algoritma, dan profesor universitas. N.I. Lobachevsky, jadi wawancara itu ternyata multilateral dan luar biasa. Dari sudut pandang orang yang diwawancarai, itu menarik untuk mengetahui pengetahuan teknis dasar siswa yang berlaku untuk visi komputer, sehingga topik-topik seperti C ++ / STL, OOP, algoritma dasar dan struktur data, aljabar linier, analisis matematika, matematika diskrit dan banyak lagi yang ditanyakan. Dari tugas itu adalah prioritas untuk mempelajari alasan siswa. Komisi juga tertarik pada tempat mereka belajar, pengalaman apa yang mereka miliki sebelum sekolah ini (misalnya, kegiatan ilmiah) dan bagaimana hal itu dapat diterapkan secara langsung ke bidang visi komputer.
Secara total, 78 siswa mengambil bagian dalam pemilihan penuh waktu, sementara ada 24 tempat penuh waktu, dengan kompetisi 3 siswa per tempat. Anda dapat melihat statistik peserta dan perbedaan visual antara bentuk partisipasi penuh waktu dan paruh waktu dalam tabel di bawah ini:
Apa yang mereka lakukan selama 2 minggu?
Siswa dalam teori dan praktik berkenalan dengan tugas utama dari visi komputer: klasifikasi gambar, deteksi objek dan pendampingan mereka. Komponen kuliah pada setiap topik sebagai aturan termasuk kunjungan sejarah ke dalam pengembangan metode klasik untuk memecahkan masalah penglihatan komputer dan metode modern pemecahan menggunakan pembelajaran mesin dan jaringan saraf. Teori ini diikuti oleh praktik di mana siswa, setelah mengunduh model jaringan saraf populer, meluncurkan mereka menggunakan modul DNC dari perpustakaan OpenCV, membuat aplikasi pengguna.
Presentasi dari semua kuliah telah diposting di repositori publik
Github , sehingga siswa selalu dapat membuka dan melihat informasi yang diperlukan, termasuk setelah sekolah. Mengobrol dengan dosen, guru, dan insinyur Intel dimungkinkan baik secara langsung maupun melalui obrolan di Gitter. Waktu minggu proyek juga berubah menjadi sukses: dimulai pada hari Rabu, yang memungkinkan kami untuk menghabiskan akhir pekan bebas dari kuliah, memperbaiki keputusan tim. Peserta paling bertanggung jawab menghabiskan setengah hari Sabtu di kantor Intel, di mana mereka didorong oleh perjalanan yang tidak terjadwal pada hari yang sama.
Bagaimana perlindungan proyek?
Setiap tim diberi waktu 10 menit untuk berbicara tentang apa yang mereka lakukan selama proyek dan apa yang mereka lakukan. Setelah waktu ini, 5 menit dimulai, di mana para insinyur perusahaan mengajukan pertanyaan kepada orang-orang dan memberikan sedikit saran yang akan membantu mereka meningkatkan proyek mereka atau mencegah kesalahan di masa depan. Masing-masing dari mereka mencoba dirinya sendiri sebagai pembicara, menunjukkan pengetahuannya tentang visi komputer dan mengkonfirmasikan kontribusinya untuk pembuatan proyek, yang membantu kami untuk mempertimbangkan dan menarik kesimpulan tentang setiap peserta di sekolah. Pertahanan berlangsung selama 3 jam, tetapi kami merawat mereka dan menjinakkan situasi dengan rehat kopi kecil, di mana mereka bisa mengambil napas dan mendiskusikan masalah dengan spesialis Intel terkemuka.
Pada akhir hari, kami menugaskan satu tempat pertama, dua detik dan tiga. Itu cukup sulit untuk dipilih, karena masing-masing tim, masing-masing proyek memiliki selera sendiri dan dibedakan oleh orisinalitas presentasi.
CV Camp penuh waktu, perlindungan proyek, kantor Intel di Nizhny NovgorodProyek yang disajikan
Sarung tangan pintar
Menggunakan detektor dan pelacak menggunakan OpenCV untuk navigasi visual di ruang angkasa. Tim juga menambahkan kemampuan untuk menentukan kedalaman menggunakan dua kamera. Microsoft Speech API digunakan sebagai antarmuka manajemen.
Reseptor
Mendeteksi makanan dan memilih resep untuk hidangan jadi, termasuk bahan-bahan yang ditemukan. Mereka tidak takut dengan tugas itu dan selama seminggu mereka menandai cukup banyak gambar sendiri, melatih detektor menggunakan TensorFlow Object Detection API dan menambahkan logika untuk menemukan resep. Sederhana dan enak!
Editor 2.0
Peserta proyek menggunakan seperangkat jaringan saraf (pencarian wajah, normalisasi gambar wajah dengan poin-poin utama, perhitungan deskriptor gambar wajah) untuk mengenali wajah sebagai bagian dari tugas mencari fragmen dalam video panjang di mana orang tertentu hadir. Sistem yang dikembangkan dapat digunakan sebagai sistem bantuan untuk mengedit video, membebaskan orang dari harus menonton video sendiri dalam mencari fragmen yang diperlukan. Menggunakan jaringan saraf dari
perpustakaan model OpenVINO , tim berhasil mencapai kecepatan aplikasi tinggi: pada laptop dengan prosesor Intel Core i5, kecepatan pemrosesan video adalah 58 frame per detik.
Anonimizer
Menggambar kacamata dan topeng di wajah seseorang. Untuk mendeteksi wajah dan titik kunci, jaringan MTCNN digunakan.
Anonim
Karya lain yang menarik tentang topik penyembunyian kepribadian. Tim ini memperkenalkan beberapa opsi distorsi wajah: blur dan pikselasi. Dalam satu minggu, para pria tidak hanya menemukan tugas, tetapi juga menyediakan mode anonimisasi untuk orang tertentu (dengan pengenalan wajah).
Lakukan pemanasan
Tim proyek "Pemanasan" memecahkan masalah menciptakan asisten olahraga untuk latihan memiringkan kepala. Dan bahkan jika aplikasi terakhir dari aplikasi ini masih kontroversial, sebuah studi ekstensif dilakukan membandingkan berbagai algoritma pendeteksi wajah: kaskade Haar, jaringan dari TensorFlow, OpenCV dan OpenVINO. Lakukan pemanasan tidak hanya secara fisik, tetapi juga secara mental!
Lebih rendah 800
Nizhny Novgorod, kota tempat sekolah itu diadakan, akan berusia 800 tahun dalam 2 tahun, yang berarti bahwa ada cukup waktu untuk mengimplementasikan proyek yang menarik. Kami menyarankan agar orang-orang berpikir tentang tugas membuat panduan, yang dapat memberikan informasi tentang apa objek diwakili dalam gambar dan fakta-fakta apa tentang hal itu diketahui dari gambar fasad bangunan. Menurut pendapat kami, tugas ini adalah salah satu yang paling sulit, karena berkaitan dengan visi komputer klasik, tetapi tim menunjukkan hasil yang layak.
Batu, gunting, kertas
Meskipun batas waktu yang ketat untuk implementasi pekerjaan desain, tim ini juga tidak takut untuk melakukan percobaan untuk melatih jaringan sarafnya sendiri untuk mengklasifikasikan posisi tangan dalam permainan yang terkenal.
Ulasan peserta
Kami meminta siswa dari berbagai kursus untuk membagikan kesan mereka tentang Summer School:
Baru-baru ini, saya cukup beruntung mendapatkan pelatihan di Intel Computer Vision Summer Camp, dan itu adalah pengalaman yang luar biasa. Kami mendapat banyak pengetahuan dan keterampilan baru di bidang CV, instalasi perangkat lunak, debugging, juga terbenam dalam lingkungan kerja, dihadapkan dengan masalah nyata, mendiskusikan solusi yang mungkin dengan kolega dan guru sekolah.Ada mitos bahwa pekerjaan programmer secara eksklusif berkomunikasi dengan komputer. Namun, ini tidak demikian dari kata sama sekali. Karya kreatif kami tidak dapat dipisahkan dari komunikasi dengan orang-orang. Dengan berkomunikasi, dimungkinkan untuk mendapatkan pengetahuan yang unik. Dan komponen sekolah ini yang paling saya sukai. Namun, ada satu minus ... setelah lulus saya ingin melanjutkan! Selain pengetahuan teoretis dalam DL dan keterampilan praktis dalam CV, saya mendapat ide tentang bidang matematika mana yang harus diberi perhatian khusus, teknologi mana yang harus dipelajari. Dedikasi, profesionalisme, dan kecintaan pada karya insinyur dan peneliti Intel memengaruhi pilihan saya dalam bidang TI. Untuk ini, saya ingin mengucapkan terima kasih kepada semua penyelenggara sekolah.
Christina, 1 tahun, HSEDalam waktu sesingkat itu, sekolah dapat memberikan informasi dan praktik maksimal tentang masalah penglihatan komputer. Dan meskipun itu dirancang untuk pengetahuan dasar, kuliah berisi banyak materi teknis, yang saya ingin mengerti dan menghabiskan lebih banyak waktu belajar. Mentor dan dosen sekolah siap menjawab semua pertanyaan dan berbicara dengan siswa. Nah, selama pelaksanaan tugas akhir, saya harus terjun ke hutan mengembangkan aplikasi yang sudah jadi dan menemui kesulitan yang tidak selalu timbul ketika belajar. Tim kami akhirnya membuat aplikasi untuk bermain dengan komputer game "rock-paper-scissors". Kami melatih model, mengenali gambar di webcam, menulis logika dan membuat antarmuka berdasarkan kerangka kerja OpenCV. Sekolah menyediakan makanan untuk pemikiran dan vektor untuk pembelajaran dan pengembangan lebih lanjut. Sangat senang saya berpartisipasi.
Sergey, 3 tahun, UNNSekolah tidak memenuhi harapan saya. Ceramah dilakukan oleh orang-orang yang cukup berpengalaman dari pengembang Intel. Komunikasi dengan dosen selalu menarik dan bermanfaat, mentor responsif, selalu siap membantu, kuliah menyenangkan untuk didengarkan, topik cukup relevan dan informatif. Tetapi saya sudah tahu beberapa hal, dan yang tidak saya ketahui tidak didukung oleh latihan, dan karena itu saya tidak sepenuhnya memahami dan mempelajari materi yang benar-benar bagus. Ya, sebagian besar informasi disediakan hanya untuk tujuan informasi, sehingga nantinya saya bisa mencobanya di rumah, atau hanya membayangkan apa itu, tetapi saya masih ingin mengimplementasikan beberapa algoritma yang ada sendiri di bawah pengawasan guru berpengalaman yang dapat memberikan saran atau bantuan praktis jika sesuatu itu tidak berhasil. Akibatnya, solusi siap pakai digunakan dalam praktik, dan kode itu, bisa dikatakan, sebelumnya ditulis untuk kita, hanya perlu sedikit memodifikasinya. Proyek-proyeknya adalah yang paling sederhana, dan jika Anda mencoba menyulitkan tugas dengan cara tertentu, maka Anda tidak punya cukup waktu untuk mengimplementasikannya ke keadaan yang lebih atau kurang stabil, seperti yang terjadi pada kami.
Secara umum, seluruh sekolah tampak seperti semacam permainan yang tidak terlalu serius bagi para pengembang, dan ini hanya kesalahan dari bagian praktisnya. Saya pikir perlu untuk meningkatkan waktu untuk melakukan sekolah, menyulitkan materi praktik, sehingga Anda dapat dan harus menulis sesuatu sendiri, sesuatu yang sangat kompleks dan perlu, dan tidak menggunakan yang sudah jadi, membuat praktik lebih lancar dalam meningkatkan kompleksitas, topik tentang persaingan untuk memberikan proyek pada hari-hari awal sehingga materi dari kuliah dan praktik dapat digunakan segera di proyek mereka dan akan ada lebih banyak waktu untuk implementasi. Maka waktu yang dihabiskan di sekolah akan menjadi pengalaman yang baik bagi pemula.
Dmitry, program master 1 tahun, NSTUSekolah musim panas Intel adalah kesempatan besar untuk menghabiskan musim panas ini melakukan apa yang mereka sukai. Fakta bahwa dosen Intel yang terkait dengan pemrograman di bidang visi komputer tidak memberikan kuliah, saya ingin mengambil yang maksimal dari keseluruhan proses, meskipun kadang-kadang sulit. Setiap hari berlalu dengan sangat cepat, tanpa suara dan berbuah. Kesempatan untuk mengimplementasikan proyek saya sendiri memungkinkan saya untuk bekerja dalam tim dengan kurator yang luar biasa dan peserta sekolah lainnya. Dua minggu ini dapat secara singkat digambarkan sebagai hal yang menarik dan cepat berlalu.
Elizabeth, 2 tahun, UNNPada musim gugur (Oktober-November) Anda akan menemukan program pendidikan Delta, informasi yang dapat Anda temukan dari
grup VKontakte kami. Tetap disini!