Հուլիսի 3-ից հուլիսի 16-ը Նիժնի Նովգորոդի պետական համալսարանում։ Ն.Ի. Լոբաչևսկին հյուրընկալել է Intel միջբուհական ամառային դպրոցը Computer Vision - Computer Vision ամառային ճամբար, որին մասնակցել է ավելի քան 100 ուսանող։ Դպրոցը նախատեսված էր Նիժնի Նովգորոդի համալսարանների տեխնիկական ուսանողների համար, ովքեր հետաքրքրված են համակարգչային տեսլականով, խորը ուսուցմամբ, նեյրոնային ցանցերով, Intel OpenVINO-ով, OpenCV-ով:
Այս հոդվածում մենք կկիսվենք, թե ինչպես է տեղի ունեցել Դպրոցի ընտրությունը, ինչ են սովորել, ինչ են արել ուսանողները գործնական մասում, ինչպես նաև կխոսենք պաշտպանության ժամանակ ներկայացված որոշ նախագծերի մասին։
Ընտրության գործընթացը և մասնակցության ձևերը
Մենք որոշեցինք երեխաներին տալ կրթության երկու ձևի դիմելու ընտրություն՝ լրիվ և հեռակա: Հեռակա և հեռակա դասընթացների համար ուսանողները ընտրության չենթարկվեցին և անմիջապես ընդունվեցին: Նրանք հաճախում էին միայն դասախոսությունների՝ աշխատանքային օրերին, առավոտյան։ Երեխաները նաև հնարավորություն ունեցան կատարել գործնական առաջադրանքներ և ուղարկել դրանք ուսուցիչների կողմից թեստավորման համար:
Լիաժամ քննությանը համապատասխանելու համար տղաները պետք է գան Intel-ի գրասենյակ՝ հանձնաժողովի հետ հարցազրույցի։ Կես դրույքի և կես դրույքի ձևից տարբերությունն այն էր, որ բացի դասախոսություններից, ճամբարի մասնակիցները գործնական առաջադրանքներ էին անցնում համադրողների՝ UNN ուսուցիչների և Intel-ի ինժեներների հետ: Երկրորդ շաբաթում ավարտվեցին գործնական առաջադրանքները, սկսվեցին նախագծերը, որոնց վրա մասնակիցներն աշխատեցին 3 հոգանոց խմբերով։
Հարցազրույցի ընթացքում ուսանողներին տրվեցին հարցեր մաթեմատիկայի և ծրագրավորման վերաբերյալ, ինչպես նաև տրվեց խնդիր, որը պետք է լուծվեր տեղում: Հարկ է նշել, որ հանձնաժողովը կազմված էր ծրագրային ապահովման ինժեներներից, ալգորիթմի ինժեներներից, համալսարանի ուսուցիչներից։ Ն.Ի. Լոբաչևսկին, ուստի հարցազրույցը բազմակողմ ու արտասովոր ստացվեց։ Հարցազրուցավարի տեսանկյունից հետաքրքիր էր պարզել ուսանողների հիմնական տեխնիկական գիտելիքները համակարգչային տեսողության հետ կապված, ուստի այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են C++/STL, OOP, հիմնական ալգորիթմներ և տվյալների կառուցվածքներ, գծային հանրահաշիվ, մաթեմատիկական վերլուծություն, դիսկրետ մաթեմատիկա և այլն: շատ ավելին են հարցրել: Առաջադրանքներից առաջնահերթ էր սովորողների պատճառաբանությունը պարզելը։ Հանձնաժողովին հետաքրքրում էր նաեւ, թե որտեղ են սովորել, ինչ փորձ ունեին մինչ այս դպրոցը (օրինակ՝ գիտական գործունեություն) եւ ինչպես կարելի է այն ուղղակիորեն կիրառել համակարգչային տեսողության ոլորտում։
Հիմնական ընտրությանը մասնակցել է 78 աշակերտ, այն դեպքում, երբ առկա է եղել 24 աշակերտ, մրցույթը եղել է 3-ական աշակերտ: Մասնակիցների վիճակագրությունը և լրիվ դրույքով և կես դրույքով մասնակցության ձևերի տեսողական տարբերությունները կարելի է տեսնել ստորև բերված աղյուսակում.
Ի՞նչ արեցին տղաները 2 շաբաթ:
Սովորողները տեսական և պրակտիկայում ծանոթացան համակարգչային տեսողության հիմնական խնդիրներին՝ պատկերների դասակարգում, առարկաների հայտնաբերում և դրանց հետևում: Յուրաքանչյուր թեմայի դասախոսության բաղադրիչը սովորաբար ներառում էր պատմական էքսկուրսիա համակարգչային տեսողության խնդիրների լուծման դասական մեթոդների և մեքենայական ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի միջոցով լուծման ժամանակակից մեթոդների մշակման մեջ: Տեսությանը հաջորդեց պրակտիկան, որտեղ ուսանողները ներբեռնեցին նեյրոնային ցանցի հայտնի մոդելներ և գործարկեցին դրանք OpenCV գրադարանի DNN մոդուլի միջոցով՝ ստեղծելով հատուկ հավելված:
Բոլոր դասախոսությունների շնորհանդեսները տեղադրվեցին հանրային շտեմարանում , որպեսզի ուսանողները միշտ կարողանան բացել և դիտել անհրաժեշտ տեղեկատվությունը, ներառյալ դասերից հետո: Դասախոսների, պրակտիկայի ուսուցիչների և Intel-ի ինժեներների հետ հնարավոր եղավ շփվել ինչպես ուղիղ եթերում, այնպես էլ Gitter-ով չաթի միջոցով: Նախագծային շաբաթվա ժամանակը նույնպես հաջող ստացվեց. այն սկսվեց չորեքշաբթի, ինչը հնարավորություն տվեց օգտակար անցկացնել հանգստյան օրերը դասախոսություններից զերծ՝ բարելավելով թիմային որոշումները: Ամենապատասխանատու մասնակիցները շաբաթ օրվա կեսն անցկացրել են Intel-ի գրասենյակում, ինչի համար նույն օրը պարգեւատրվել են չնախատեսված էքսկուրսիայով։
Ինչպե՞ս էր նախագծերի պաշտպանությունը։
Յուրաքանչյուր թիմին տրվեց 10 րոպե՝ խոսելու այն մասին, թե ինչ են արել նախագծի ընթացքում և ինչի են հասել: Այս ժամանակից հետո սկսվեց 5 րոպե, որի ընթացքում ընկերության ինժեներները տղաներին հարցեր տվեցին և փոքրիկ խորհուրդներ տվեցին, որոնք կօգնեն նրանց բարելավել իրենց նախագիծը կամ կանխել առկա սխալները ապագայում: Տղաներից յուրաքանչյուրը փորձեց իրեն որպես բանախոս՝ ցուցադրելով իրենց գիտելիքները համակարգչային տեսողության ոլորտում և հաստատելով իրենց ներդրումը նախագծի ստեղծման գործում, որն օգնեց մեզ դիտարկել և եզրակացություն անել դպրոցի յուրաքանչյուր մասնակցի մասին: Պաշտպանությունը տեղի ունեցավ 3 ժամից ավելի, բայց մենք հոգ տարանք տղաների մասին և լարվածությունը թուլացրեցինք սուրճի կարճ ընդմիջումով, որտեղ տղաները կարող էին շունչ քաշել և հարցեր քննարկել Intel-ի առաջատար մասնագետների հետ։
Օրվա վերջում մենք շնորհեցինք մեկ առաջին, երկու երկրորդ և երեք երրորդ տեղեր: Ընտրելը բավականին դժվար էր, քանի որ յուրաքանչյուր թիմ, յուրաքանչյուր նախագիծ ուներ իր համը և առանձնանում էր իր մատուցման ինքնատիպությամբ։
Ամբողջ դրույքով CV ճամբարի մասնակիցներ, նախագծի պաշտպանություն, Intel-ի գրասենյակ Նիժնի Նովգորոդում
Ներկայացված նախագծեր
Խելացի ձեռնոց
Օգտագործելով դետեկտոր և հետագծող OpenCV՝ տիեզերքում տեսողական նավարկության համար: Թիմը լրացուցիչ ավելացրել է խորության ընկալման հնարավորություն՝ օգտագործելով երկու տեսախցիկ: Microsoft Speech API-ն օգտագործվում է որպես կառավարման միջերես:
Ընդունիչ
Սննդի հայտնաբերում և պատրաստի ուտեստի բաղադրատոմսի ընտրություն՝ ներառյալ հայտնաբերված բաղադրիչները։ Տղաները չվախեցան առաջադրանքից և մեկ շաբաթվա ընթացքում նրանք ինքնուրույն նշեցին բավարար թվով պատկերներ, վարժեցրին դետեկտորը TensorFlow Object Detection API-ի միջոցով և ավելացրեցին տրամաբանությունը գտնելու բաղադրատոմսը: Պարզ և ճաշակով!
Խմբագիր 2.0
Ծրագրի մասնակիցներն օգտագործել են մի շարք նեյրոնային ցանցեր (դեմքի որոնում, դեմքի պատկերի նորմալացում առանցքային կետերով, դեմքի պատկերի նկարագրիչի հաշվարկ) դեմքի ճանաչման համար՝ որպես երկար տեսահոլովակներում բեկորներ որոնելու առաջադրանքի մաս, որում որոշակի անձ ներկա. Մշակված համակարգը կարող է օգտագործվել որպես վիդեո մոնտաժման օժանդակ համակարգ՝ մարդուն ազատելով անհրաժեշտ բեկորները փնտրելու համար տեսանյութն ինքը դիտելուց։ Օգտագործելով նեյրոնային ցանցեր , թիմին հաջողվել է հասնել հավելվածի բարձր արագության՝ Intel Core i5 պրոցեսորով նոութբուքի վրա տեսամշակման արագությունը կազմել է 58 կադր վայրկյանում։
Անանունացնող
Մարդու դեմքին ակնոցներ և դիմակներ նկարելը. MTCNN ցանցն օգտագործվել է դեմքերը և հիմնական կետերը հայտնաբերելու համար:
Անանուն
Մեկ այլ հետաքրքիր աշխատանք ինքնությունը թաքցնելու թեմայով. Այս թիմը ներկայացրել է դեմքերի աղավաղման մի քանի տարբերակ՝ լղոզում և պիքսելացում: Մեկ շաբաթվա ընթացքում տղաները ոչ միայն պարզեցին առաջադրանքը, այլև տրամադրեցին որոշակի անձի անանունացման ռեժիմ (դեմքի ճանաչմամբ):
Ջերմացեք
«Տաքացում» նախագծի թիմը լուծել է գլխի թեք վարժության համար սպորտային օգնական ստեղծելու խնդիրը։ Եվ նույնիսկ եթե այս հավելվածի վերջնական կիրառումը դեռևս հակասական է, իրականացվել է համապարփակ ուսումնասիրություն՝ համեմատելով դեմքի հայտնաբերման տարբեր ալգորիթմներ՝ Haar կասկադներ, TensorFlow, OpenCV և OpenVINO ցանցեր: Մենք տաքացանք ոչ միայն ֆիզիկապես, այլ նաև հոգեպես։
Ստորին 800
Նիժնի Նովգորոդը՝ այն քաղաքը, որտեղ տեղի է ունեցել դպրոցը, 2 տարի հետո կդառնա 800 տարեկան, ինչը նշանակում է, որ բավական ժամանակ կա հետաքրքիր նախագիծ իրականացնելու համար։ Երեխաներին խնդրեցինք մտածել մի ուղեցույց ստեղծելու մասին, որը, հիմնվելով շենքերի ճակատի պատկերի վրա, կարող է տեղեկատվություն տրամադրել, թե ինչ առարկա է պատկերված պատկերում և ինչ փաստեր են հայտնի դրա մասին: Մեր կարծիքով, այս առաջադրանքը ամենադժվարներից մեկն էր, քանի որ այն վերաբերում է դասական համակարգչային տեսլականին, սակայն թիմը արժանապատիվ արդյունք ցույց տվեց։
Ռոք թղթի մկրատ
Չնայած նախագծային աշխատանքն ավարտելու համար խիստ ժամանակային սահմանափակումներին, այս թիմը նույնպես չվախեցավ փորձեր անցկացնել՝ մարզելու սեփական նեյրոնային ցանցը՝ դասակարգելու ձեռքի դիրքերը հայտնի խաղի մեջ:
Մասնակիցների կարծիքը
Տարբեր դասընթացների ուսանողներին խնդրեցինք կիսվել ամառային դպրոցի մասին իրենց տպավորություններով.
Վերջերս ինձ բախտ վիճակվեց մասնակցել Intel Computer Vision ամառային ճամբարին, և դա հիանալի փորձ էր: Մենք շատ նոր գիտելիքներ և հմտություններ ձեռք բերեցինք CV-ի, ծրագրային ապահովման տեղադրման, վրիպազերծման ոլորտում, նաև ընկղմվեցինք աշխատանքային միջավայրում, բախվեցինք իրական խնդիրների, քննարկեցինք հնարավոր լուծումները գործընկերների և դպրոցի ուսուցիչների հետ։Կա միֆ, որ ծրագրավորողի աշխատանքը բաղկացած է բացառապես համակարգչի հետ շփվելուց: Սակայն դա ամենևին էլ այդպես չէ։ Մեր ստեղծագործական աշխատանքն անբաժան է մարդկանց հետ շփումից։ Հաղորդակցման միջոցով էր, որ կարելի էր յուրահատուկ գիտելիքներ ձեռք բերել: Իսկ ինձ ամենաշատը դուր եկավ դպրոցի այս բաղադրիչը։ Այնուամենայնիվ, կա մեկ թերություն... մարզումն ավարտելուց հետո ես ուզում էի շարունակել! Բացի DL-ի տեսական գիտելիքներից և CV-ում գործնական հմտություններից, ես պատկերացում կազմեցի այն մասին, թե մաթեմատիկայի որ ոլորտներին պետք է հատուկ ուշադրություն դարձնել և որ տեխնոլոգիաներին պետք է ուսումնասիրել: Intel-ի ինժեներների և հետազոտողների նվիրվածությունը, պրոֆեսիոնալիզմը և սերը իրենց աշխատանքի հանդեպ ազդեցին ՏՏ ոլորտում իմ ուղղության ընտրության վրա: Հենց դրա համար ուզում եմ շնորհակալություն հայտնել դպրոցի բոլոր կազմակերպիչներին։
Քրիստինա, 1-ին կուրս, HSE
Այսքան կարճ ժամանակում դպրոցը կարողացավ ապահովել առավելագույն տեղեկատվություն և պրակտիկա համակարգչային տեսողության թեմայով։ Եվ չնայած այն նախատեսված էր հիմնական գիտելիքների համար, դասախոսությունները պարունակում էին բազմաթիվ տեխնիկական նյութեր, որոնք ցանկանում եք հասկանալ և ավելի շատ ժամանակ հատկացնել ուսումնասիրությանը: Դպրոցի մենթորներն ու դասախոսները սիրով պատասխանեցին բոլոր հարցերին և շփվեցին ուսանողների հետ: Դե, վերջնական նախագիծն ավարտելիս ես ստիպված էի սուզվել պատրաստի հավելված մշակելու ջունգլիներում և հանդիպել դժվարությունների, որոնք միշտ չէ, որ առաջանում են սովորելիս: Մեր թիմը ի վերջո հայտ կազմեց «ժայռ-թուղթ-մկրատ» խաղը համակարգչով խաղալու համար։ Մենք ուսուցանեցինք մոդել՝ վեբ-տեսախցիկի վրա պատկերը ճանաչելու համար, գրեցինք տրամաբանություն և պատրաստեցինք ինտերֆեյս՝ հիմնվելով opencv շրջանակի վրա: Դպրոցը մտքի սնունդ և հետագա ուսուցման և զարգացման վեկտոր էր տալիս: Շատ ուրախ եմ, որ մասնակցեցի։
Սերգեյ, 3-րդ կուրս, ՈՒՆՆ
Դպրոցն այնքան էլ չարդարացրեց իմ սպասելիքները։ Դասախոսությունները կարդացել են Intel-ի մշակողների բավականին փորձառու մարդիկ: Դասախոսների հետ շփումը միշտ եղել է հետաքրքիր և օգտակար, մենթորները արձագանքող են և միշտ պատրաստ են օգնելու, դասախոսությունները հաճելի են լսել, թեմաները՝ բավականին արդիական և բովանդակալից: Բայց ես արդեն գիտեի որոշ բաներ, և նրանք, որոնք չգիտեի, ոչ մի կերպ պրակտիկան չէին աջակցում, և, հետևաբար, իսկապես լավ նյութը երբեք ամբողջությամբ չհասկացվեց և ուսումնասիրվեց իմ կողմից: Այո, տեղեկատվության մեծ մասը տրամադրվում է տեղեկատվական նպատակներով, որպեսզի այնուհետև կարողանաք փորձել այն տանը, կամ պարզապես պատկերացում կազմել, թե ինչի մասին է խոսքը, բայց ես դեռ ցանկանում էի ինքնուրույն կիրառել որոշ գոյություն ունեցող ալգորիթմներ փորձառու ուսուցիչների հսկողությունը, ովքեր կարող են լավ խորհուրդ տալ կամ օգնել, եթե ինչ-որ բան պատահի, չի աշխատում: Արդյունքում գործնականում կիրառվեցին պատրաստի լուծումներ, իսկ ծածկագիրը, կարելի է ասել, նախապես գրված էր մեզ համար, այն պետք էր միայն մի փոքր փոփոխել։ Նախագծերն ամենապարզն էին, և եթե ինչ-որ կերպ փորձում ես բարդացնել առաջադրանքը, ապա բավական ժամանակ չես ունենում այն քիչ թե շատ կայուն վիճակի հասցնելու համար, ինչպես եղավ մեզ հետ։
Ընդհանրապես, ամբողջ դպրոցը նման է ծրագրավորողների ոչ այնքան լուրջ խաղի, և սա հենց գործնական մասի մեղքն է։ Կարծում եմ, որ պետք է ավելացնել դպրոցում անցկացրած ժամանակը, բարդացնել պրակտիկայի նյութը, որպեսզի կարողանաս և պետք է ինքդ գրես ինչ-որ բան, իսկապես բարդ և անհրաժեշտ, այլ ոչ թե օգտագործես պատրաստի, պրակտիկան ավելի հարթ դարձնելու համար: բարդությունը, մրցույթների նախագծերի թեմաները պետք է տրվեն առաջին օրերին, որպեսզի դասախոսությունների և պրակտիկայի նյութերն անմիջապես օգտագործվեն ձեր նախագծերում և ավելի շատ ժամանակ մնա իրականացման համար: Այնուհետև դպրոցում անցկացրած ժամանակը լավ փորձ կծառայի սկսնակ մասնագետների համար։
Դմիտրի, 1-ին կուրսի մագիստրատուրա, ՀԱՊՀ
Intel-ի ամառային դպրոցը հիանալի հնարավորություն էր այս ամառ անցկացնելու այն, ինչ սիրում եք: Հենց այն փաստը, որ Intel-ի աշխատակիցները դասախոսություններ էին կարդում համակարգչային տեսողության ոլորտում ծրագրավորման հետ կապված, ինձ թույլ չէր տալիս հանգստանալ, ես ուզում էի առավելագույն օգուտ քաղել ամբողջ գործընթացից, թեև երբեմն դա դժվար էր։ Ամեն օր անցավ շատ արագ, աննկատ ու բեղմնավոր։ Սեփական նախագիծն իրականացնելու հնարավորությունն ինձ թույլ տվեց աշխատել թիմում հրաշալի համադրողների և դպրոցի այլ մասնակիցների հետ: Այս երկու շաբաթը կարելի է համառոտ նկարագրել այսպես՝ հետաքրքիր ու անցողիկ։
Ելիզավետա, 2-րդ կուրս, UNN
Աշնանը (հոկտեմբեր-նոյեմբեր) ձեզ սպասում է Դելտա կրթական ծրագիրը, որի մասին տեղեկություններ կարող եք իմանալ մեր . Մնացեք մեզ հետ!
Source: www.habr.com