3月16日至100月XNUMX日在下诺夫哥罗德州立大学。 你。 罗巴切夫斯基主办英特尔计算机视觉校际暑期学校——计算机视觉夏令营，XNUMX多名学生参加。 该学校面向下诺夫哥罗德大学对计算机视觉、深度学习、神经网络、英特尔 OpenVINO、OpenCV 感兴趣的技术学生。
在这篇文章中，我们将分享学校的选拔是如何进行的，他们学习了什么，学生在实践部分做了什么，并讨论了一些在答辩中提出的项目。
选择过程和参与形式
我们决定让孩子们选择申请两种形式的教育：全日制和非全日制。 对于非全日制和非全日制课程，学生不经过选拔，立即入学。 他们在工作日的早上只参加讲座。 孩子们还有机会完成实际任务并送去 供教师测试。
为了获得全日制考试的资格，这些人必须来到英特尔办公室接受委员会的面试。 与兼职和兼职形式的不同之处在于，除了讲座之外，营员们还与策展人——UNN的老师和来自英特尔的工程师一起完成了实践任务。 第二周，实践作业结束，项目开始，参与者以 3 人为一组进行工作。
面试过程中，学生们被问到了数学和编程方面的问题，也给出了一个必须当场解决的问题。 值得注意的是，该委员会由软件工程师、算法工程师和大学教师组成。 你。 罗巴切夫斯基，所以这次采访结果是多方面的和非凡的。 从面试官的角度来看，了解学生与计算机视觉相关的基础技术知识是很有趣的，所以话题包括C++/STL、OOP、基本算法和数据结构、线性代数、数学分析、离散数学和人们还问了更多的问题。 其中，首要任务就是找出学生的推理。 该委员会还对他们在哪里学习、他们在这所学校之前有哪些经验（例如科学活动）以及如何将其直接应用于计算机视觉领域感兴趣。
参加全日制选拔的共有78名学生，全日制名额24个，每个名额参赛3名学生。 参与者统计数据以及全日制和非全日制参与形式的视觉差异如下表所示：
这两周，小伙伴们都做了什么？
学生在理论和实践中熟悉计算机视觉的主要任务：图像分类、目标检测及其跟踪。 每个主题的讲座部分通常包括对解决计算机视觉问题的经典方法以及使用机器学习和神经网络解决问题的现代方法的发展的历史考察。 理论之后是实践，学生下载流行的神经网络模型并使用 OpenCV 库的 DNN 模块启动它们，创建自定义应用程序。
所有讲座的演示文稿均发布在公共存储库中 ，以便学生可以随时打开和查看必要的信息，包括放学后。 可以与讲师、实习老师和英特尔工程师进行现场交流或通过 Gitter 聊天进行交流。 项目周的时间安排也很成功：它从周三开始，这样就可以有效地度过没有讲座的周末，从而改善团队决策。 最负责任的参与者周六在英特尔办公室度过了一半的时间，为此他们获得了当天计划外的短途旅行的奖励。
项目的辩护情况如何？
每个团队都有 10 分钟的时间来讨论他们在项目期间所做的事情以及取得的成果。 此后，5 分钟开始，在此期间，公司的工程师向这些人提出了问题，并给出了一些小提示，以帮助他们改进项目或防止将来出现现有错误。 每个人都尝试作为演讲者，展示他们在计算机视觉领域的知识，并确认他们对项目创建的贡献，这帮助我们思考并得出关于学校每个参与者的结论。 辩护持续了 3 个多小时，但我们照顾了这些人，并通过短暂的咖啡休息缓解了紧张气氛，让他们可以喘口气并与领先的英特尔专家讨论问题。
最终，我们评选出一等奖一名、二等奖两名、三等奖三名。 选择起来相当困难，因为每个团队、每个项目都有自己的风格，并以其呈现的原创性而著称。
全职 CV 营参与者、项目答辩、英特尔下诺夫哥罗德办事处
提出的项目
智能手套
使用 OpenCV 的探测器和跟踪器进行空间视觉导航。 该团队还使用两个摄像头增加了深度传感功能。 Microsoft Speech API 用作管理接口。
受体
检测食物并选择现成菜肴的配方，包括找到的配料。 这些人并不害怕这项任务，一周内他们自己标记了足够数量的图像，使用 TensorFlow 对象检测 API 训练检测器，并添加了寻找配方的逻辑。 简单又有品味！
编辑器2.0
项目参与者使用一组神经网络（人脸搜索、通过关键点对人脸图像进行归一化、计算人脸图像描述符）进行人脸识别，作为在长视频中搜索某个人的片段任务的一部分。展示。 所开发的系统可以用作视频编辑的辅助系统，使人们不必亲自观看视频来寻找必要的片段。 使用神经网络 ，该团队成功实现了应用程序的高速：在配备英特尔酷睿 i5 处理器的笔记本电脑上，视频处理速度为每秒 58 帧。
匿名者
在人的脸上画眼镜和面具。 MTCNN网络用于检测人脸和关键点。
无名氏
关于隐藏身份主题的另一部有趣的作品。 该团队引入了几种扭曲面部的选项：模糊和像素化。 在一周内，这些人不仅解决了任务，还提供了一种匿名特定人员的模式（通过面部识别）。
热身
“Warm-up”项目组解决了为头部倾斜练习创建运动助手的问题。 即使该应用程序的最终应用仍然存在争议，我们还是对各种人脸检测算法进行了全面的研究比较：Haar 级联、来自 TensorFlow、OpenCV 和 OpenVINO 的网络。 我们不仅身体上得到了温暖，精神上也得到了温暖！
低于800
学校所在的下诺夫哥罗德市将在两年后迎来 2 岁生日，这意味着有足够的时间来实施一个有趣的项目。 我们要求孩子们考虑创建一个指南的任务，该指南基于建筑物正面的图像，可以提供有关图像中显示的对象类型以及已知的事实的信息。 我们认为，这项任务是最困难的任务之一，因为它涉及经典计算机视觉，但团队表现出了不错的结果。
剪刀石头布
尽管完成设计工作的时间有限，该团队也不惧怕进行实验来训练自己的神经网络，以对一款著名游戏中的手部位置进行分类。
参与者的反馈
我们请不同课程的学生分享他们对暑期学校的印象：
最近我有幸参加了英特尔计算机视觉夏令营，这是一次美妙的经历。 我们在简历、软件安装、调试方面获得了很多新的知识和技能，我们也沉浸在工作环境中，面对现实问题，与同事和学校老师讨论可能的解决方案。有一个神话，程序员的工作仅包含与计算机的通信。 然而，事实并非如此。 我们的创造性工作离不开与人的交流。 通过交流，人们可以获得独特的知识。 我最喜欢学校的这个部分。 然而，有一个缺点......完成培训后我想继续！ 除了DL的理论知识和CV的实践技能之外，我还了解到哪些数学领域应该特别关注，哪些技术应该研究。 英特尔工程师和研究人员的奉献精神、专业精神和对工作的热爱影响了我对 IT 方向的选择。 为此，我要感谢学校所有的组织者。
克里斯蒂娜，一年级，HSE
在如此短的时间内，学校能够提供有关计算机视觉主题的最大信息和实践。 虽然它是为基础知识而设计的，但讲座中包含了很多你想要理解并花更多时间学习的技术材料。 学校的导师和讲师们热心解答大家的疑问并与学生进行交流。 好吧，在完成最终项目时，我不得不投入到开发成品应用程序的丛林中，并遇到学习时并不总是出现的困难。 我们团队最终制作了一个用电脑玩“石头剪刀布”游戏的应用程序。 我们训练了一个模型来识别网络摄像头上的人物，编写了逻辑并基于 opencv 框架制作了一个界面。 学校为后来的学习和发展提供了思考的食粮和载体。 我很高兴我参加了。
谢尔盖，三年级，UNN
学校并没有完全达到我的期望。 讲座由来自英特尔开发人员的相当有经验的人士主讲。 与讲师的交流一直很有趣且有用，导师们反应敏捷，随时准备提供帮助。讲座令人愉快，主题非常相关且内容丰富。 但有些东西我已经知道了，而那些我不知道的东西却没有任何实践的支持，因此真正好的材料从来没有被我完全理解和研究过。 是的，大部分信息仅供参考，这样您就可以在家尝试一下，或者只是了解一下它的全部内容，但我仍然想在以下情况下自己实现一些现有的算法经验丰富的教师可以在发生问题时提供良好建议或帮助的监督不起作用。 所以在实践中，都是用现成的方案，代码可以说是给我们预先写好的，只需要稍微修改一下就可以了。 这些项目是最简单的，如果您尝试以某种方式使任务复杂化，那么您就没有足够的时间将其实现到或多或少稳定的状态，就像我们所发生的那样。
总的来说，整个学校看起来像是开发者的某种不太严肃的游戏，而这恰恰是实践部分的错。 我认为有必要增加在学校的时间，把练习材料复杂化，这样你就可以而且应该自己写一些东西，一些非常复杂和必要的东西，而不是使用现成的，让练习更顺利。复杂性，竞赛项目的主题应该在第一天就给出，以便讲座和实践中的材料可以立即在您的项目中使用，并且有更多的时间来实施。 那么在学校度过的时间将为有抱负的专家提供良好的经历。
Dmitry，NSTU 硕士一年级
英特尔的暑期学校是一个很好的机会，可以在这个夏天做自己喜欢的事情。 事实上，这些讲座是由英特尔员工与计算机视觉领域的编程相关的，这并没有让我放松；我想从整个过程中获得最大收益，尽管有时很困难。 每一天都过得很快，不知不觉，却收获颇丰。 实施我自己的项目的机会使我能够与优秀的策展人和其他学校参与者一起工作。 这两周可以简单描述为：有趣且转瞬即逝。
Elizaveta，二年级，UNN
秋季（XNUMX 月至 XNUMX 月），达美教育计划等待着您，您可以从我们的网站中找到相关信息 。 敬请关注！
来源： habr.com