Da u 3 di lugliu à u 16 di lugliu à l'Università Statale di Nizhny Novgorod. N.I. Lobachevsky hà ospitatu l'Intel Interuniversitaria Summer School in Computer Vision - Computer Vision Summer Camp, in quale più di 100 studienti anu participatu. A scola era destinata à i studienti tecnichi di l'università di Nizhny Novgorod chì anu interessatu à a visione di l'urdinatore, l'apprendimentu prufondu, e rete neurali, Intel OpenVINO, OpenCV.
In questu articulu avemu da sparte cumu a selezzione per a Scola hè stata fatta, ciò chì anu studiatu, ciò chì i studienti anu fattu in a parte pratica, è parlemu ancu di alcuni di i prughjetti presentati à a difesa.
Prucessu di selezzione è forme di participazione
Avemu decisu di dà à i zitelli a scelta di dumandà duie forme d'educazione : full-time è part-time. Per i corsi part-time è part-time, i studienti ùn anu micca sottumessu selezzione è sò stati iscritti immediatamente. Hanu assistitu solu à e lezioni, in a settimana, in a matina. I zitelli anu avutu ancu l'uppurtunità di compie i travaglii pratichi è di mandà per a prova da i prufessori.
Per qualificà per l'esame full-time, i picciotti avianu da vene à l'uffiziu Intel per una entrevista cù a cumissioni. A diffarenza da a forma part-time è part-time era chì, in più di e lezioni, i participanti di u campu passavanu per travaglii pratichi cù curatori - i prufessori UNN è ingegneri da Intel. In a seconda settimana, i travaglii pratichi sò finiti è i prughjetti cumincianu, nantu à quale i participanti anu travagliatu in gruppi di 3 persone.
Duranti l'entrevista, i studienti anu dumandatu dumande nantu à a matematica è a prugrammazione, è sò stati ancu datu un prublema chì deve esse risoltu in u locu. Hè da nutà chì a cumissioni hè custituita da ingegneri di software, ingegneri di algoritmi è prufessori universitari. N.I. Lobachevsky, cusì l'entrevista hè stata multiforme è straordinaria. Da u puntu di vista di l'entrevistadore, era interessante di scopre a cunniscenza tecnica di basa di i studienti in relazione à a visione di l'urdinatore, cusì temi cum'è C++/STL, OOP, algoritmi basi è strutture di dati, algebra lineale, analisi matematica, matematica discreta è assai più sò stati dumandati. Trà i travaglii, a priurità era di scopre u ragiunamentu di i studienti. A cumissioni era ancu interessatu à induve anu studiatu, chì sperienza anu avutu prima di sta scola (per esempiu, attività scientifica) è cumu puderia esse appiicata direttamente à u campu di a visione di l'informatica.
Un totale di i studienti 78 hà participatu à a selezzione à tempu pienu, mentre chì ci era posti à tempu pienu 24. A cumpetizione era 3 studienti per locu. Statistiche nantu à i participanti è e differenze visuali trà e forme di participazione full-time è part-time ponu esse vistu in a tavula sottu:
Chì anu fattu i ragazzi per 2 settimane?
I studienti anu familiarizatu in teoria è pratica cù i travaglii principali di a visione per computer: classificazione di l'imaghjini, rilevazione di l'ughjetti è u so seguimentu. U cumpunente di cunferenza per ogni tema di solitu include una escursione storica in u sviluppu di i metudi classici per risolve i prublemi di visione di l'informatica è i metudi muderni di risolve cù l'apprendimentu automaticu è e rete neurali. A teoria hè stata seguita da a pratica, induve i studienti anu scaricatu mudelli populari di rete neurali è i lanciati cù u modulu DNN di a biblioteca OpenCV, creendu una applicazione persunalizata.
E presentazioni di tutte e lezioni sò state publicate in un repositoriu publicu , cusì chì i studienti ponu sempre apre è vede l'infurmazioni necessarii, ancu dopu à a scola. Hè statu pussibule di cumunicà cù lettori, prufessori di pratica è ingegneri Intel sia in diretta sia via chat in Gitter. U timing di a settimana di u prugettu hè ancu riesciutu: hà cuminciatu u marcuri, chì hà permessu di passà u weekend senza cunferenze, migliurà e decisioni di a squadra. I participanti più rispunsevuli passanu a mità di u sabbatu à l'uffiziu di Intel, per quale sò stati ricumpinsati cù una escursione micca pianificata in u stessu ghjornu.
Cumu era a difesa di i prughjetti ?
Ogni squadra hè stata data 10 minuti per parlà di ciò chì anu fattu durante u prugettu è ciò chì sò ghjunti. Dopu questu tempu, 5 minuti cuminciaru, durante i quali l'ingegneri di a cumpagnia dumandavanu e dumande à i ragazzi è detti cunsiglii chì li aiutavanu à migliurà u so prughjettu o impediscenu i sbagli esistenti in u futuru. Ciascunu di i picciotti pruvò sè stessu cum'è parlante, dimustrà a so cunniscenza in u campu di a visione di l'informatica è cunfirmendu a so cuntribuzione à a creazione di u prugettu, chì ci hà aiutatu à cunsiderà è à piglià una cunclusione annantu à ogni participante in a scola. A difesa hà fattu più di l'ora di 3, ma avemu pigliatu cura di i picciotti è allughjemu a tensione cù una breve pausa di caffè, induve i picciotti puderanu piglià un respiru è discute prublemi cù i principali specialisti di Intel.
À a fine di u ghjornu, avemu premiatu un primu, dui secondi è trè terzu posti. Era abbastanza difficiuli di sceglie, perchè ogni squadra, ogni prughjettu avia u so sapori è era distintu da a so originalità di presentazione.
Participanti à tempu pienu CV Camp, difesa di prughjettu, uffiziu Intel in Nizhny Novgorod
Prughjetti presentati
Guanti intelligenti
Utilizà un detector è tracker cù OpenCV per a navigazione visuale in u spaziu. A squadra hà ancu aghjustatu a capacità di sensazione di a prufundità cù duie camere. L'API Microsoft Speech hè aduprata cum'è l'interfaccia di gestione.
Receptor
A rilevazione di l'alimentariu è a selezzione di una ricetta per un platu prontu, cumpresi l'ingredienti truvati. I picciotti ùn anu micca paura di u compitu è in una settimana anu marcatu un numeru abbastanza d'imaghjini per sè stessu, furmatu u detector utilizendu l'API TensorFlow Object Detection è aghjunghjenu a logica per truvà a ricetta. Semplice è gustu!
Editore 2.0
I participanti di u prugettu anu utilizatu un inseme di rete neurali (ricerca di a faccia, normalizazione di l'imaghjini di a faccia per punti chjave, calculu di u descrittore di l'imaghjini di a faccia) per a ricunniscenza di a faccia cum'è parte di u compitu di ricerca di frammenti in video longu in quale una certa persona hè presente. U sistema sviluppatu pò esse usatu cum'è un sistema d'assistenza per l'editing di video, liberendu una persona da avè da vede u video stessu in cerca di i frammenti necessarii. Utilizà e rete neurali da , a squadra hà sappiutu ottene una alta velocità di l'applicazione: nantu à un laptop cù un processore Intel Core i5, a velocità di processazione di video era 58 frames per seconda.
Anonymizer
Disegnu occhiali è maschere nantu à a faccia di una persona. A reta MTCNN hè stata aduprata per detectà facci è punti chjave.
Anònimu
Un altru travagliu interessante nantu à u tema di dissimulà l'identità. Questa squadra hà introduttu parechje opzioni per distorsioni di e facce: sfocatura è pixelazione. In una settimana, i picciotti ùn solu anu capitu u compitu, ma ancu furnisce un modu per anonimizà una persona specifica (cù ricunniscenza faciale).
Scaldate
A squadra di u prugettu "Warm-up" risolve u prublema di creà un assistente sportivu per l'eserciziu di tilt head. E ancu s'è l'applicazione finale di sta applicazione hè sempre cuntruversa, un studiu cumpletu hè statu realizatu paragunendu diversi algoritmi di rilevazione di faccia: cascate Haar, rete di TensorFlow, OpenCV è OpenVINO. Avemu riscaldatu micca solu fisicamente, ma ancu mentalmente!
Bassa 800
Nizhny Novgorod, a cità induve a scola hè stata, hà da turnà 2 anni in 800 anni, chì significa chì ci hè abbastanza tempu per implementà un prughjettu interessante. Avemu dumandatu à i zitelli di pensà à u compitu di creà una guida chì, basatu annantu à l'imaghjini di a facciata di l'edificazioni, pò furnisce infurmazioni nantu à quale tipu d'ughjettu hè mostratu in l'imaghjini è chì fatti sò cunnisciuti nantu à questu. In u nostru parè, stu compitu era unu di i più difficiuli, postu chì si tratta di a visione di l'informatica classica, ma a squadra hà dimustratu un risultatu decentu.
Forbici di carta di roccia
Malgradu i stretti limiti di tempu per cumpiendu u travagliu di cuncepimentu, sta squadra ùn era ancu a paura di fà un esperimentu per furmà a so propria rete neurale per classificà e pusizioni di e mani in un ghjocu ben cunnisciutu.
Feedback da i participanti
Avemu dumandatu à i studienti di diversi corsi di sparte e so impressioni di a Scola d'estate:
Aghju avutu a furtuna di assistisce à u Campu d'estiu di Intel Computer Vision è hè stata una sperienza maravigliosa. Avemu acquistatu assai novi cunniscenze è cumpetenze in u campu di CV, installazione di software, debugging, eramu ancu immersi in un ambiente di travagliu, affruntendu prublemi veri, discututu pussibuli suluzioni cù i culleghi è i prufessori di a scola.Ci hè un mitu chì u travagliu di un programatore. cunsiste solu di cumunicà cù un urdinatore. Tuttavia, questu ùn hè micca u casu in tuttu. U nostru travagliu criativu hè inseparabile da a cumunicazione cù e persone. Hè per mezu di a cumunicazione chì unu puderia acquistà cunniscenze unica. E sta cumpunente di a scola mi piace u più. Tuttavia, ci hè un inconveniente... dopu avè finitu i mo studii vulia cuntinuà ! In più di e cunniscenze teoriche in DL è e cumpetenze pratiche in CV, aghju avutu una idea di quali aree di matematica deve esse datu una attenzione speciale è chì tecnulugia deve esse studiata. A dedizione, a prufessionalità è l'amore per u so travagliu di l'ingegneri è i circadori Intel hà influinzatu a mo scelta di direzzione in l'IT. Hè per quessa ch’e vogliu ringrazià tutti l’urganizatori di a scola.
Kristina, 1u annu, HSE
In pocu tempu, a scola hà sappiutu furnisce u massimu infurmazione è pratica nantu à u tema di a visione per computer. E ancu s'ellu hè statu cuncepitu per a cunniscenza basica, e lezioni cuntenenu assai materiale tecnicu chì vulete capisce è passanu più tempu à studià. I mentori è i prufessori di a scola anu rispostu ansiosi à tutte e dumande è cumunicatu cù i studienti. Ebbè, mentre cumpiendu u prughjettu finali, aghju avutu à immerse in a jungla di sviluppà una applicazione finita è scontru difficultà chì ùn si sviluppanu micca sempre quandu studia. A nostra squadra hà eventualmente fattu una applicazione per ghjucà à u ghjocu "rock-paper-scissors" cù un urdinatore. Avemu furmatu un mudellu per ricunnosce una figura nantu à una webcam, hà scrittu logica è hà fattu una interfaccia basata nantu à u framework opencv. A scola hà furnitu nutrimentu per u pensamentu è un vettore per l'apprendimentu è u sviluppu sussegwente. Sò assai cuntentu chì aghju participatu.
Sergey, 3u annu, UNN
A scola ùn hè micca abbastanza à e mo aspettative. E lezioni sò state date da persone abbastanza esperte da i sviluppatori Intel. A cumunicazione cù i lettori hè sempre stata interessante è utile, i mentori sò responsivi è sempre pronti à aiutà, e lezioni sò piacevuli à sente, i temi sò abbastanza pertinenti è informativi. Ma aghju digià sappiutu alcune cose, è quelli chì ùn cunnosci micca ùn sò micca sustinuti da a pratica in ogni modu, è per quessa u materiale veramente bonu ùn hè mai statu sanu cumpresu è studiatu da mè. Iè, a maiò parte di l'infurmazioni sò furnite per scopi informativi, in modu chì pudete tandu pruvà in casa, o solu avè una idea di ciò chì si tratta, ma vulia ancu implementà alcuni algoritmi esistenti per mè stessu sottu u supervisione di prufessori sperimentati chì ponu dà boni cunsiglii o aiutu se qualcosa succede ùn funziona micca. In u risultatu, in a pratica, i suluzioni pronti sò stati utilizati, è u codice, si pò dì, hè statu pre-scrittu per noi; solu bisognu di mudificà ligeramente. I prughjetti eranu i più sèmplice, è s'è vo pruvate à cumplicà u compitu in qualchì modu, ùn avete micca abbastanza tempu per implementà à un statu più o menu stabile, cum'è accadutu cun noi.
In generale, tutta a scola s'assumiglia à un ghjocu micca assai seriu di sviluppatori, è questu hè precisamente a culpa di a parte pratica. Pensu chì hè necessariu di aumentà u tempu passatu in a scola, per cumplicà u materiale di pratica in modu chì pudete è deve scrive qualcosa sè stessu, qualcosa di veramente cumplessu è necessariu, è micca aduprà quelli pronti, per fà a pratica più liscia in crescita. cumplessità, temi per i prughjetti di cuncorsi deve esse datu in i primi ghjorni, perchè u materiale da e lezioni è e pratiche pò esse usatu immediatamente in i vostri prughjetti è ci sarà più tempu per l'implementazione. Allora u tempu passatu à a scola servirà cum'è una bona sperienza per l'aspiranti specialisti.
Dmitry, Master 1st annata, NSTU
A scola d'estate da Intel hè stata una grande chance per passà stu veranu à fà ciò chì ti piace. U fattu stessu chì e lezioni sò state date da l'impiegati di Intel in relazione à a prugrammazione in u campu di a visione di l'urdinatore ùn m'hà micca permessu di rilassate; Vuliu ottene u massimu di tuttu u prucessu, ancu s'ellu era qualchì volta difficiule. Ogni ghjornu passava assai rapidamente, imperceptible è fruttu. L'uppurtunità di implementà u mo propiu prughjettu m'hà permessu di travaglià in una squadra cù curatori maravigliosi è altri participanti di a scola. Queste duie simane ponu esse brevemente descritte cusì: interessante è fugace.
Elizaveta, 2e annu, UNN
In u vaghjimu (ottobre-nuvembre), vi aspetta u prugramma educativu Delta, infurmazione nantu à quale pudete scopre da u nostru . Restate à sente !
Source: www.habr.com