Van 3 Julie tot 16 Julie by die Nizhny Novgorod State University. N.I. Lobachevsky het die Intel Interuniversity Summer School on Computer Vision - Computer Vision Summer Camp aangebied, waaraan meer as 100 studente deelgeneem het. Die skool was gemik op tegniese studente van Nizhny Novgorod-universiteite wat belangstel in rekenaarvisie, diep leer, neurale netwerke, Intel OpenVINO, OpenCV.
In hierdie artikel sal ons deel hoe die keuring vir die Skool plaasgevind het, wat hulle bestudeer het, wat die studente in die praktiese deel gedoen het, en ook praat oor sommige van die projekte wat by die verdediging aangebied is.
Keuringsproses en vorme van deelname
Ons het besluit om die kinders die keuse te gee om vir twee vorme van onderwys aansoek te doen: voltyds en deeltyds. Vir deeltydse en deeltydse kursusse het studente nie keuring ondergaan nie en is dadelik ingeskryf. Hulle het slegs lesings, op weeksdae, in die oggend bygewoon. Die kinders het ook die geleentheid gehad om praktiese take te voltooi en na te stuur vir toetsing deur onderwysers.
Om vir die voltydse eksamen te kwalifiseer, moes die ouens na die Intel-kantoor kom vir 'n onderhoud met die kommissie. Die verskil van die deeltydse en deeltydse vorm was dat kampdeelnemers, benewens lesings, praktiese take saam met kurators deurgemaak het – UNN-onderwysers en ingenieurs van Intel. In die tweede week het praktiese opdragte geëindig en projekte begin, waaraan deelnemers in groepe van 3 mense gewerk het.
Tydens die onderhoud is studente vrae gevra oor wiskunde en programmering, en ook 'n probleem gekry wat ter plaatse opgelos moes word. Dit is opmerklik dat die kommissie bestaan het uit sagteware-ingenieurs, algoritme-ingenieurs en universiteitsonderwysers. N.I. Lobachevsky, so die onderhoud blyk veelvlakkig en buitengewoon te wees. Vanuit die onderhoudvoerder se oogpunt was dit interessant om die studente se basiese tegniese kennis met betrekking tot rekenaarvisie uit te vind, dus onderwerpe soos C++/STL, OOP, basiese algoritmes en datastrukture, lineêre algebra, wiskundige analise, diskrete wiskunde en baie meer is gevra. Onder die take was die prioriteit om die studente se redenasie uit te vind. Die kommissie was ook geïnteresseerd in waar hulle gestudeer het, watter ervaring hulle voor hierdie skool gehad het (byvoorbeeld wetenskaplike aktiwiteit) en hoe dit direk op die veld van rekenaarvisie toegepas kan word.
Altesaam 78 studente het aan die voltydse keuring deelgeneem, terwyl daar 24 voltydse plekke was.Die kompetisie was 3 studente per plek. Statistieke oor deelnemers en visuele verskille tussen voltydse en deeltydse vorme van deelname kan in die tabel hieronder gesien word:
Wat het die ouens vir 2 weke gedoen?
Studente het in teorie en praktyk kennis gemaak met die hooftake van rekenaarvisie: beeldklassifikasie, objekbespeuring en hul opsporing. Die lesingkomponent vir elke onderwerp het gewoonlik 'n historiese uitstappie ingesluit na die ontwikkeling van klassieke metodes vir die oplossing van rekenaarvisieprobleme en moderne metodes van oplossing deur gebruik te maak van masjienleer en neurale netwerke. Die teorie is gevolg deur oefening, waar studente gewilde neurale netwerkmodelle afgelaai het en dit van stapel gestuur het deur die DNN-module van die OpenCV-biblioteek te gebruik, wat 'n pasgemaakte toepassing geskep het.
Aanbiedings van alle lesings is in 'n openbare bewaarplek geplaas , sodat studente altyd die nodige inligting kan oopmaak en bekyk, ook na skool. Dit was moontlik om regstreeks en via klets op Gitter met dosente, praktykonderwysers en Intel-ingenieurs te kommunikeer. Die tydsberekening van die projekweek was ook suksesvol: dit het Woensdag begin, wat dit moontlik gemaak het om die naweek op 'n nuttige manier vry van lesings deur te bring en spanbesluite te verbeter. Die mees verantwoordelike deelnemers het die helfte van Saterdag by die Intel-kantoor deurgebring, waarvoor hulle op dieselfde dag met 'n ongeskeduleerde uitstappie beloon is.
Hoe was die verdediging van die projekte?
Elke span het 10 minute gekry om te praat oor wat hulle tydens die projek gedoen het en waartoe hulle gekom het. Na hierdie tyd het 5 minute begin, waartydens die maatskappy se ingenieurs die ouens vrae gevra het en klein wenke gegee het wat hulle sal help om hul projek te verbeter of bestaande foute in die toekoms te voorkom. Elkeen van die ouens het hulself as spreker probeer, hul kennis op die gebied van rekenaarvisie gedemonstreer en hul bydrae tot die skepping van die projek bevestig, wat ons gehelp het om te oorweeg en 'n gevolgtrekking oor elke deelnemer aan die skool te maak. Die verdediging het oor 3 ure plaasgevind, maar ons het vir die ouens gesorg en die spanning verlig met 'n kort koffiepouse, waar die ouens kon asemhaal en kwessies met vooraanstaande Intel-spesialiste kon bespreek.
Aan die einde van die dag het ons een eerste, twee tweede en drie derde plekke toegeken. Dit was nogal moeilik om te kies, want elke span, elke projek het sy eie geur gehad en is gekenmerk deur sy oorspronklikheid van aanbieding.
Voltydse CV-kamp-deelnemers, projekverdediging, Intel-kantoor in Nizhny Novgorod
Projekte aangebied
Slim handskoen
Gebruik 'n detektor en spoorsnyer wat OpenCV gebruik vir visuele navigasie in die ruimte. Die span het ook dieptewaarnemingsvermoë bygevoeg deur twee kameras te gebruik. Die Microsoft Speech API word as die bestuurskoppelvlak gebruik.
Reseptor
Opsporing van kos en keuse van 'n resep vir 'n klaargemaakte gereg, insluitend die gevind bestanddele. Die ouens was nie bang vir die taak nie en binne 'n week het hulle 'n voldoende aantal beelde op hul eie gemerk, die detektor opgelei met behulp van die TensorFlow Object Detection API en logika bygevoeg om die resep te vind. Eenvoudig en smaakvol!
Redigeerder 2.0
Die projekdeelnemers het 'n stel neurale netwerke (gesigsoektog, normalisering van die gesigbeeld deur sleutelpunte, berekening van die gesigbeeldbeskrywing) vir gesigherkenning gebruik as deel van die taak om na fragmente in lang video's te soek waarin 'n sekere persoon teenwoordig. Die ontwikkelde stelsel kan as 'n bystandstelsel vir videoredigering gebruik word, wat 'n persoon bevry daarvan om die video self te moet kyk op soek na die nodige fragmente. Die gebruik van neurale netwerke van , het die span daarin geslaag om hoë spoed van die toepassing te bereik: op 'n skootrekenaar met 'n Intel Core i5-verwerker was die videoverwerkingspoed 58 rame per sekonde.
Anonimiseerder
Teken bril en maskers op 'n persoon se gesig. Die MTCNN-netwerk is gebruik om gesigte en sleutelpunte op te spoor.
Anoniem
Nog 'n interessante werk oor die onderwerp van die verberging van identiteit. Hierdie span het verskeie opsies bekendgestel om gesigte te verdraai: vervaag en pixelering. In een week het die ouens nie net die taak uitgepluis nie, maar ook 'n modus verskaf om 'n spesifieke persoon (met gesigsherkenning) te anonimiseer.
Opwarm
Die "Opwarming"-projekspan het die probleem opgelos om 'n sportassistent vir die kopkanteloefening te skep. En selfs al is die finale toepassing van hierdie toepassing steeds omstrede, is 'n omvattende studie uitgevoer wat verskeie gesigdetectiealgoritmes vergelyk: Haar-kaskenades, netwerke van TensorFlow, OpenCV en OpenVINO. Ons het nie net fisies opgewarm nie, maar ook geestelik!
Laer 800
Nizhny Novgorod, die stad waar die skool plaasgevind het, word oor 2 jaar 800 jaar oud, wat beteken dat daar genoeg tyd is om 'n interessante projek te implementeer. Ons het die kinders gevra om na te dink oor die taak om 'n gids te skep wat, gebaseer op die beeld van die fasade van geboue, inligting kan verskaf oor watter soort voorwerp in die beeld gewys word en watter feite daaroor bekend is. Na ons mening was hierdie taak een van die moeilikste, aangesien dit verband hou met klassieke rekenaarvisie, maar die span het 'n ordentlike resultaat getoon.
Rots papier skêr
Ten spyte van die streng tydsbeperkings vir die voltooiing van die ontwerpwerk, was hierdie span ook nie bang om 'n eksperiment uit te voer om hul eie neurale netwerk op te lei om handposisies in 'n bekende speletjie te klassifiseer nie.
Deelnemerterugvoer
Ons het studente van verskillende kursusse gevra om hul indrukke van die Somerskool te deel:
Ek was onlangs gelukkig genoeg om die Intel Computer Vision-somerkamp by te woon en dit was 'n wonderlike ervaring. Ons het baie nuwe kennis en vaardighede opgedoen op die gebied van CV, sagteware installasie, ontfouting, ons was ook gedompel in 'n werksomgewing, het werklike probleme in die gesig gestaar, moontlike oplossings met kollegas en skoolonderwysers bespreek.Daar is 'n mite dat 'n programmeerder se werk bestaan uitsluitlik uit kommunikasie met 'n rekenaar. Dit is egter glad nie die geval nie. Ons kreatiewe werk is onafskeidbaar van kommunikasie met mense. Dit was deur kommunikasie dat 'n mens unieke kennis kon opdoen. En ek het die meeste van hierdie komponent van die skool gehou. Daar is egter een nadeel... na afloop van die opleiding wou ek voortgaan! Benewens teoretiese kennis in DL en praktiese vaardighede in CV, het ek 'n idee gekry van watter areas van wiskunde spesiale aandag gegee moet word en watter tegnologieë bestudeer moet word. Die toewyding, professionaliteit en liefde vir hul werk van Intel-ingenieurs en navorsers het my keuse van rigting in IT beïnvloed. Dit is hiervoor wat ek graag al die organiseerders van die skool wil bedank.
Kristina, 1ste jaar, HSE
In so 'n kort tydjie kon die skool maksimum inligting en oefening verskaf oor die onderwerp van rekenaarvisie. En hoewel dit ontwerp is vir basiese kennis, het die lesings baie tegniese materiaal bevat wat jy wil verstaan en meer tyd daaraan wil spandeer. Die skool se mentors en dosente het gretig alle vrae beantwoord en met studente gekommunikeer. Wel, terwyl ek die finale projek voltooi het, moes ek in die oerwoud duik om 'n voltooide toepassing te ontwikkel en probleme teëkom wat nie altyd opduik wanneer ek studeer nie. Ons span het uiteindelik 'n aansoek gedoen om die speletjie "rots-papier-skêr" met 'n rekenaar te speel. Ons het 'n model opgelei om 'n figuur op 'n webkamera te herken, logika geskryf en 'n koppelvlak gemaak gebaseer op die opencv-raamwerk. Die skool het stof tot nadenke verskaf en 'n vektor vir daaropvolgende leer en ontwikkeling. Ek is baie bly dat ek deelgeneem het.
Sergey, 3de jaar, UNN
Die skool het nie heeltemal aan my verwagtinge voldoen nie. Die lesings is aangebied deur redelik ervare mense van Intel-ontwikkelaars. Kommunikasie met dosente was nog altyd interessant en nuttig, die mentors is responsief en altyd gereed om te help.Die lesings is aangenaam om na te luister, die onderwerpe is redelik relevant en leersaam. Maar ek het reeds sekere dinge geweet, en dié wat ek nie geweet het nie, is op geen manier deur die praktyk ondersteun nie, en daarom is die werklik goeie materiaal nooit ten volle deur my verstaan en bestudeer nie. Ja, die meeste van die inligting word verskaf vir inligtingsdoeleindes, sodat jy dit dan tuis kan probeer, of net 'n idee kan hê waaroor dit gaan, maar ek wou steeds 'n paar bestaande algoritmes op my eie implementeer onder die toesig van ervare onderwysers wat goeie raad kan gee of kan help as iets gebeur, werk nie. Gevolglik is in die praktyk gereedgemaakte oplossings gebruik, en die kode, kan 'n mens sê, is vooraf vir ons geskryf; dit moes net effens gewysig word. Die projekte was die eenvoudigste, en as jy probeer om die taak op een of ander manier te bemoeilik, dan het jy nie genoeg tyd om dit in 'n min of meer stabiele toestand te implementeer, soos met ons gebeur het nie.
Oor die algemeen lyk die hele skool na 'n soort nie baie ernstige speletjie van ontwikkelaars nie, en dit is juis die skuld van die praktiese deel. Ek dink dat dit nodig is om die tyd wat aan skool spandeer word te verhoog, om die oefenmateriaal te kompliseer sodat jy self iets kan en moet skryf, iets regtig kompleks en nodig, en nie klaargemaakte te gebruik nie, om die oefening gladder te maak in toenemende kompleksiteit, moet onderwerpe vir kompetisieprojekte in die eerste dae uitgegee word, sodat die materiaal van lesings en praktyke onmiddellik in jou projekte gebruik kan word en daar meer tyd vir implementering sal wees. Dan sal die tyd by die skool dien as 'n goeie ervaring vir aspirant spesialiste.
Dmitry, 1ste jaar meestersgraad, NSTU
Somerskool van Intel was 'n wonderlike kans om hierdie somer deur te bring wat jy liefhet. Die feit dat die lesings deur Intel-werknemers gegee is wat verband hou met programmering in die veld van rekenaarvisie, het my nie toegelaat om te ontspan nie; ek wou die meeste uit die hele proses haal, hoewel dit soms moeilik was. Elke dag het baie vinnig, onmerkbaar en vrugbaar verloop. Die geleentheid om my eie projek te implementeer het my toegelaat om in 'n span saam met wonderlike kurators en ander skooldeelnemers te werk. Hierdie twee weke kan kortliks soos volg beskryf word: interessant en vlugtig.
Elizaveta, 2de jaar, UNN
In die herfs (Oktober-November) wag die Impak opvoedkundige program op jou, inligting waaroor jy kan uitvind by ons . Bly ingeskakel!
Bron: will.com