Computer Vision Summer Сamp – Intel-ის საზაფხულო სკოლა კომპიუტერული ხედვის შესახებ

3 ივლისიდან 16 ივლისამდე ნიჟნი ნოვგოროდის სახელმწიფო უნივერსიტეტში. ნ.ი. ლობაჩევსკიმ უმასპინძლა ინტელის საუნივერსიტეტო საზაფხულო სკოლას Computer Vision - Computer Vision Summer Camp, რომელშიც მონაწილეობა მიიღო 100-ზე მეტმა სტუდენტმა. სკოლა გამიზნული იყო ნიჟნი ნოვგოროდის უნივერსიტეტების ტექნიკური სტუდენტებისთვის, რომლებიც დაინტერესებულნი არიან კომპიუტერული ხედვით, ღრმა სწავლებით, ნერვული ქსელებით, Intel OpenVINO, OpenCV.

ამ სტატიაში ჩვენ გაგიზიარებთ, თუ როგორ მოხდა სკოლის შერჩევა, რას სწავლობდნენ, რას აკეთებდნენ სტუდენტები პრაქტიკულ ნაწილში და ასევე ვისაუბრებთ დაცვაზე წარმოდგენილ ზოგიერთ პროექტზე.

შერჩევის პროცესი და მონაწილეობის ფორმები

გადავწყვიტეთ, ბავშვებს მივცეთ არჩევანი განათლების ორ ფორმაზე: სრულ განაკვეთზე და ნახევარ განაკვეთზე. ნახევარ განაკვეთზე და ნახევარ განაკვეთზე კურსებზე სტუდენტები არ გაიარეს შერჩევა და მაშინვე ჩაირიცხნენ. ესწრებოდნენ მხოლოდ ლექციებს, სამუშაო დღეებში, დილით. ბავშვებს საშუალება ჰქონდათ შეესრულებინათ პრაქტიკული დავალებები და გაეგზავნათ GitHub მასწავლებლების ტესტირებისთვის.

სრულ განაკვეთზე გამოცდაზე კვალიფიკაციის ასამაღლებლად ბიჭები ინტელის ოფისში უნდა მივიდნენ კომისიაში გასაუბრებაზე. ნახევარ განაკვეთზე და ნახევარ განაკვეთზე განსხვავდებოდა ის, რომ ლექციების გარდა, ბანაკის მონაწილეებმა პრაქტიკული დავალებები გაიარეს კურატორებთან - UNN მასწავლებლებთან და ინტელის ინჟინრებთან. მეორე კვირაში დასრულდა პრაქტიკული დავალებები და დაიწყო პროექტები, რომლებზეც მონაწილეები 3 კაციან ჯგუფებში მუშაობდნენ.

გასაუბრებისას მოსწავლეებს დაუსვეს კითხვები მათემატიკასა და პროგრამირებასთან დაკავშირებით, ასევე დაუსვეს პრობლემა, რომელიც ადგილზე უნდა გადაეჭრათ. აღსანიშნავია, რომ კომისიაში შედიოდნენ პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები, ალგორითმის ინჟინრები და უნივერსიტეტის მასწავლებლები. ნ.ი. ლობაჩევსკი, ამიტომ ინტერვიუ მრავალმხრივი და არაჩვეულებრივი აღმოჩნდა. ინტერვიუერის თვალსაზრისით, საინტერესო იყო სტუდენტების საბაზისო ტექნიკური ცოდნის გარკვევა კომპიუტერულ ხედვასთან დაკავშირებით, ამიტომ ისეთი თემები, როგორიცაა C++/STL, OOP, ძირითადი ალგორითმები და მონაცემთა სტრუქტურები, წრფივი ალგებრა, მათემატიკური ანალიზი, დისკრეტული მათემატიკა და ბევრად მეტს ითხოვდნენ. ამოცანებს შორის პრიორიტეტული იყო მოსწავლეთა მსჯელობის გარკვევა. კომისია ასევე დაინტერესდა, სად სწავლობდნენ, რა გამოცდილება ჰქონდათ ამ სკოლამდე (მაგალითად, სამეცნიერო საქმიანობა) და როგორ შეიძლება მისი უშუალოდ გამოყენება კომპიუტერული ხედვის სფეროში.

სრულ განაკვეთზე მონაწილეობა მიიღო 78 სტუდენტმა, ხოლო სრულ განაკვეთზე 24 ადგილი იყო კონკურსში 3 სტუდენტი. მონაწილეთა სტატისტიკა და ვიზუალური განსხვავებები სრულ განაკვეთზე და ნახევარ განაკვეთზე მონაწილეობის ფორმებს შორის შეგიძლიათ იხილოთ ქვემოთ მოცემულ ცხრილში:

რას აკეთებდნენ ბიჭები 2 კვირის განმავლობაში?

მოსწავლეები თეორიულად და პრაქტიკაში გაეცნენ კომპიუტერული ხედვის ძირითად ამოცანებს: გამოსახულების კლასიფიკაცია, ობიექტების აღმოჩენა და მათი თვალთვალი. თითოეული თემის ლექციის კომპონენტი ჩვეულებრივ მოიცავდა ისტორიულ ექსკურსიას კომპიუტერული ხედვის პრობლემების გადაჭრის კლასიკური მეთოდების შემუშავებაში და მანქანური სწავლისა და ნერვული ქსელების გამოყენებით გადაჭრის თანამედროვე მეთოდებს. თეორიას მოჰყვა პრაქტიკა, სადაც სტუდენტებმა ჩამოტვირთეს ნეირონული ქსელის პოპულარული მოდელები და გამოუშვეს ისინი OpenCV ბიბლიოთეკის DNN მოდულის გამოყენებით, შექმნეს მორგებული აპლიკაცია.

ყველა ლექციის პრეზენტაცია განთავსებული იყო საჯარო საცავში Github, რათა სტუდენტებს ყოველთვის შეეძლოთ გახსნათ და ნახონ საჭირო ინფორმაცია, მათ შორის სკოლის შემდეგ. შესაძლებელი იყო ლექტორებთან, პრაქტიკოს მასწავლებლებთან და ინტელის ინჟინრებთან კომუნიკაცია როგორც პირდაპირ ეთერში, ასევე ჩეთის საშუალებით Gitter-ზე. წარმატებული გამოდგა საპროექტო კვირის დროც: ის დაიწყო ოთხშაბათს, რამაც შესაძლებელი გახადა ლექციებისგან თავისუფალი შაბათ-კვირის სასარგებლოდ გატარება, გუნდის გადაწყვეტილებების გაუმჯობესება. ყველაზე საპასუხისმგებლო მონაწილეებმა შაბათის ნახევარი გაატარეს ინტელის ოფისში, რისთვისაც იმავე დღეს დაუგეგმავი ექსკურსიით დაჯილდოვდნენ.

როგორი იყო პროექტების დაცვა?

თითოეულ გუნდს მიეცა 10 წუთი სასაუბროდ იმაზე, თუ რას აკეთებდნენ პროექტის განმავლობაში და რას მიაღწიეს. ამ დროის შემდეგ დაიწყო 5 წუთი, რომლის დროსაც კომპანიის ინჟინრებმა ბიჭებს დაუსვეს კითხვები და მისცეს მცირე რჩევები, რომლებიც დაეხმარებოდა მათ გააუმჯობესონ თავიანთი პროექტი ან თავიდან აიცილონ არსებული შეცდომები მომავალში. თითოეულმა ბიჭმა სცადა თავი სპიკერად, აჩვენა თავისი ცოდნა კომპიუტერული ხედვის სფეროში და დაადასტურა თავისი წვლილი პროექტის შექმნაში, რაც დაგვეხმარა განვიხილეთ და გამოგვეტანა დასკვნა სკოლის თითოეული მონაწილის შესახებ. დაცვა 3 საათზე მეტხანს გაგრძელდა, მაგრამ ჩვენ ვიზრუნეთ ბიჭებზე და დაძაბულობა განვმუხტეთ ყავის ხანმოკლე შესვენებით, სადაც ბიჭებს შეეძლოთ ამოსუნთქვა და საკითხების განხილვა Intel-ის წამყვან სპეციალისტებთან.

დღის ბოლოს ერთი პირველი, ორი მეორე და სამი მესამე ადგილი დავაჯილდოვეთ. არჩევა საკმაოდ რთული იყო, რადგან თითოეულ გუნდს, თითოეულ პროექტს თავისი გემოვნება ჰქონდა და გამოირჩეოდა პრეზენტაციის ორიგინალურობით.

CV Camp-ის სრული განაკვეთის მონაწილეები, პროექტის დაცვა, Intel-ის ოფისი ნიჟნი ნოვგოროდში

წარმოდგენილი პროექტები

ჭკვიანი ხელთათმანი

დეტექტორისა და ტრეკერის გამოყენება OpenCV-ის გამოყენებით სივრცეში ვიზუალური ნავიგაციისთვის. გუნდმა დამატებით დაამატა სიღრმის ამოცნობის შესაძლებლობა ორი კამერის გამოყენებით. Microsoft Speech API გამოიყენება როგორც მართვის ინტერფეისი.

რეცეპტორი

საკვების აღმოჩენა და მზა კერძის რეცეპტის შერჩევა, ნაპოვნი ინგრედიენტების ჩათვლით. ბიჭებს არ ეშინოდათ დავალების და ერთ კვირაში მათ დამოუკიდებლად აღნიშნეს სურათების საკმარისი რაოდენობა, მოამზადეს დეტექტორი TensorFlow Object Detection API-ის გამოყენებით და დაამატეს ლოგიკა რეცეპტის მოსაძებნად. მარტივი და გემოვნებიანი!

რედაქტორი 2.0

პროექტის მონაწილეებმა გამოიყენეს ნერვული ქსელების ნაკრები (სახის ძებნა, სახის გამოსახულების ნორმალიზება საკვანძო წერტილებით, სახის გამოსახულების აღწერის გაანგარიშება) სახის ამოცნობისთვის, როგორც ფრაგმენტების ძიების ამოცანის ნაწილი გრძელ ვიდეოებში, რომელშიც არის გარკვეული ადამიანი აწმყო. შემუშავებული სისტემა შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც დამხმარე სისტემა ვიდეო რედაქტირებისთვის, რაც ათავისუფლებს ადამიანს საჭირო ფრაგმენტების მოსაძებნად ვიდეოს ყურებისგან. ნერვული ქსელების გამოყენებით OpenVINO მოდელის ბიბლიოთეკებიგუნდმა მოახერხა აპლიკაციის მაღალი სიჩქარის მიღწევა: ლეპტოპზე Intel Core i5 პროცესორით, ვიდეოს დამუშავების სიჩქარე იყო 58 კადრი წამში.

ანონიმიზატორი

სათვალეების და ნიღბების დახატვა ადამიანის სახეზე. MTCNN ქსელი გამოიყენებოდა სახეებისა და ძირითადი წერტილების გამოსავლენად.

ანონიმური

კიდევ ერთი საინტერესო ნაშრომი იდენტობის დამალვის თემაზე. ამ გუნდმა წარმოადგინა სახეების დამახინჯების რამდენიმე ვარიანტი: დაბინდვა და პიქსილაცია. ერთ კვირაში ბიჭებმა არამარტო გაარკვიეს დავალება, არამედ კონკრეტული პიროვნების ანონიმიზაციის რეჟიმიც (სახის ამოცნობით) მიიღეს.

თბილი მდე

„გახურების“ პროექტის გუნდმა გადაჭრა თავი დახრილი ვარჯიშისთვის სპორტული ასისტენტის შექმნის პრობლემა. და მაშინაც კი, თუ ამ აპლიკაციის საბოლოო აპლიკაცია ჯერ კიდევ საკამათოა, ჩატარდა ყოვლისმომცველი კვლევა, რომელიც ადარებდა სახის გამოვლენის სხვადასხვა ალგორითმს: Haar კასკადებს, ქსელებს TensorFlow-დან, OpenCV-დან და OpenVINO-დან. ვთბებოდით არა მარტო ფიზიკურად, არამედ სულიერადაც!

ქვედა 800

ნიჟნი ნოვგოროდი, ქალაქი, სადაც სკოლა გაიმართა, 2 წელიწადში 800 წელი შეუსრულდება, რაც იმას ნიშნავს, რომ საკმარისი დროა საინტერესო პროექტის განსახორციელებლად. ბავშვებს ვთხოვეთ დაეფიქრებინათ გზამკვლევის შექმნა, რომელიც შენობების ფასადის გამოსახულებიდან გამომდინარე მიაწვდის ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რა სახის ობიექტია გამოსახული სურათზე და რა ფაქტებია ცნობილი მის შესახებ. ჩვენი აზრით, ეს ამოცანა ერთ-ერთი ყველაზე რთული იყო, რადგან ის ეხება კლასიკურ კომპიუტერულ ხედვას, მაგრამ გუნდმა აჩვენა ღირსეული შედეგი.

Ქვა ფურცელი მაკრატელი

მიუხედავად მკაცრი დროის შეზღუდვისა დიზაინის სამუშაოს დასასრულებლად, ამ გუნდს ასევე არ ეშინოდა ექსპერიმენტის ჩატარება საკუთარი ნერვული ქსელის გასაწვრთნელად ხელების პოზიციების კლასიფიკაციისთვის ცნობილ თამაშში.

გამოხმაურება მონაწილეებისგან

სხვადასხვა კურსის სტუდენტებს ვთხოვეთ გაეზიარებინათ თავიანთი შთაბეჭდილებები საზაფხულო სკოლის შესახებ:

ახლახან გამიმართლა, რომ დავესწარი Intel Computer Vision საზაფხულო ბანაკს და ეს იყო შესანიშნავი გამოცდილება. ჩვენ მივიღეთ ბევრი ახალი ცოდნა და უნარები CV-ის, პროგრამული უზრუნველყოფის ინსტალაციის, გამართვის სფეროში, ასევე ჩავუღრმავდით სამუშაო გარემოს, შევხვდით რეალურ პრობლემებს, განვიხილეთ შესაძლო გადაწყვეტილებები კოლეგებთან და სკოლის მასწავლებლებთან შედგება მხოლოდ კომპიუტერთან კომუნიკაციისგან. თუმცა ეს მთლად ასე არ არის. ჩვენი შემოქმედებითი საქმიანობა განუყოფელია ადამიანებთან კომუნიკაციისგან. სწორედ კომუნიკაციის საშუალებით შეიძლებოდა უნიკალური ცოდნის მიღება. და ყველაზე მეტად სკოლის ეს კომპონენტი მომეწონა. თუმცა არის ერთი ნაკლი... ვარჯიშის დასრულების შემდეგ მინდოდა გამეგრძელებინა! გარდა თეორიული ცოდნისა DL-ში და პრაქტიკული უნარ-ჩვევების CV-ში, მივიღე წარმოდგენა იმის შესახებ, რომ მათემატიკის რომელ სფეროებს უნდა მიექცეს განსაკუთრებული ყურადღება და რომელი ტექნოლოგიების შესწავლა. Intel-ის ინჟინრებისა და მკვლევარების თავდადებამ, პროფესიონალიზმმა და სიყვარულმა გავლენა მოახდინა ჩემს მიმართულების არჩევანზე IT-ში. სწორედ ამისთვის მინდა მადლობა გადავუხადო სკოლის ყველა ორგანიზატორს.

კრისტინა, 1 წელი, HSE

ასეთ მოკლე დროში სკოლამ შეძლო კომპიუტერული ხედვის თემაზე მაქსიმალური ინფორმაციისა და პრაქტიკის მიწოდება. და მიუხედავად იმისა, რომ ის საბაზისო ცოდნისთვის იყო შექმნილი, ლექციები შეიცავდა უამრავ ტექნიკურ მასალას, რომლის გაგებაც გსურთ და მეტი დრო დახარჯოთ შესწავლაზე. სკოლის მენტორები და ლექტორები მოუთმენლად პასუხობდნენ ყველა კითხვას და ესაუბრებოდნენ სტუდენტებს. ისე, საბოლოო პროექტის დასრულებისას მომიწია მზა აპლიკაციის შემუშავების ჯუნგლებში ჩაძირვა და შეხვედრის სირთულეები, რომლებიც ყოველთვის არ წარმოიქმნება სწავლის დროს. ჩვენმა გუნდმა საბოლოოდ შეადგინა აპლიკაცია კომპიუტერით თამაში "კლდე-ქაღალდი-მაკრატელი". ჩვენ ვავარჯიშეთ მოდელი, რომ ამოიცნო ფიგურა ვებკამერაზე, დავწერეთ ლოგიკა და გავაკეთეთ ინტერფეისი opencv ჩარჩოზე დაყრდნობით. სკოლა უზრუნველყოფდა აზრს და ვექტორს შემდგომი სწავლისა და განვითარებისთვის. ძალიან მიხარია, რომ მონაწილეობა მივიღე.

სერგეი, მე-3 წელი, UNN

სკოლამ არ გაამართლა ჩემი მოლოდინი. ლექციებს კითხულობდნენ ინტელის დეველოპერების საკმაოდ გამოცდილი ადამიანები. ლექტორებთან კომუნიკაცია ყოველთვის საინტერესო და სასარგებლო იყო, მენტორები პასუხისმგებელნი არიან და ყოველთვის მზად არიან დასახმარებლად. ლექციები სასიამოვნო მოსასმენია, თემები საკმაოდ აქტუალური და ინფორმატიული. მაგრამ მე უკვე ვიცოდი რაღაცეები და ის, რაც არ ვიცოდი, პრაქტიკაში არანაირად არ იყო მხარდაჭერილი და, შესაბამისად, ნამდვილად კარგი მასალა არასოდეს გამიკეთებია ბოლომდე გააზრებული და შესწავლილი. დიახ, ინფორმაციის უმეტესი ნაწილი მოწოდებულია საინფორმაციო მიზნებისთვის, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ სცადოთ ის სახლში, ან უბრალოდ გქონდეთ წარმოდგენა იმაზე, თუ რაშია ეს ყველაფერი, მაგრამ მე მაინც მსურდა ზოგიერთი არსებული ალგორითმის დამოუკიდებლად განხორციელება. გამოცდილი მასწავლებლების ზედამხედველობა, რომლებსაც შეუძლიათ კარგი რჩევის მიცემა ან დახმარება, თუ რამე მოხდება, არ მუშაობს. შედეგად, პრაქტიკაში გამოიყენებოდა მზა გადაწყვეტილებები, ხოლო კოდი, შეიძლება ითქვას, წინასწარ იყო დაწერილი ჩვენთვის, მას მხოლოდ მცირედი შეცვლა სჭირდებოდა. პროექტები იყო უმარტივესი და თუ ცდილობთ რაიმე გზით გაართულოთ დავალება, მაშინ არ გაქვთ საკმარისი დრო, რომ განახორციელოთ იგი მეტ-ნაკლებად სტაბილურ მდგომარეობაში, როგორც ეს ჩვენთან მოხდა.
ზოგადად, მთელი სკოლა დეველოპერების ერთგვარ არც თუ ისე სერიოზულ თამაშს ჰგავს და ეს სწორედ პრაქტიკული ნაწილის ბრალია. მე ვფიქრობ, რომ აუცილებელია სკოლაში დახარჯული დროის გაზრდა, სავარჯიშო მასალის გართულება, რათა თავად შეძლო და უნდა დაწერო რაღაც, მართლაც რთული და აუცილებელი და არ გამოიყენო მზა, რათა პრაქტიკა გაუმჯობესდეს. სირთულის, საკონკურსო პროექტების თემები უნდა იყოს წარმოდგენილი პირველ დღეებში, რათა ლექციებიდან და პრაქტიკიდან მიღებული მასალა დაუყოვნებლივ იქნას გამოყენებული თქვენს პროექტებში და მეტი დრო დარჩეს განხორციელებისთვის. შემდეგ სკოლაში გატარებული დრო კარგი გამოცდილება იქნება დამწყები სპეციალისტებისთვის.

დიმიტრი, პირველი კურსის მაგისტრატურა, NSTU

საზაფხულო სკოლა Intel-ისგან იყო შესანიშნავი შანსი, გაატარო ეს ზაფხული იმით, რაც გიყვარს. თავად ის ფაქტი, რომ ლექციებს კითხულობდნენ ინტელის თანამშრომლები, რომლებიც ეხებოდა პროგრამირებას კომპიუტერული ხედვის სფეროში, არ მაძლევდა მოდუნების საშუალებას, მთელი პროცესიდან მაქსიმუმი გამომეღო, თუმცა ხანდახან რთული იყო. ყოველი დღე ძალიან სწრაფად, შეუმჩნევლად და ნაყოფიერად გადიოდა. საკუთარი პროექტის განხორციელების შესაძლებლობამ მომცა საშუალება მემუშავა გუნდში შესანიშნავ კურატორებთან და სკოლის სხვა მონაწილეებთან ერთად. ეს ორი კვირა შეიძლება მოკლედ ასე აღვწეროთ: საინტერესო და წარმავალი.

ელიზავეტა, მე-2 წელი, UNN

შემოდგომაზე (ოქტომბერი-ნოემბერი) გელოდებათ დელტას საგანმანათლებლო პროგრამა, რომლის შესახებაც შეგიძლიათ გაიგოთ ჩვენი VKontakte ჯგუფები. Ადევნეთ თვალყური!

წყარო: www.habr.com