Компьютерное Зрение

Таблица успехов

Лекции

Описание практических работ (3 пр будет позже)

Проекты

Практика

Общая идея - учимся работать с ResNet, оптимизировать модели при помощи квантизации, onnx. Далее проект, который нацелен на решения одной из задач - измерение глубины изображения, сегментация, детекции и др. Также, если бригаде хочется решить другую задачу(проект), можно согласовать с преподавателем тему и требования к ней. Инструменты:

Pytorch(https://pytorch.org/ )

Onnx(https://onnx.ai/)

Каждый проект выполняется бригадой из 2-3 человек. Для формирования бригады необходимо написать на почту преподавателю с указанием всех участников(т.е. указать в копии всех участников). Все проектная деятельность выполняется в репо – https://github.com/moevm/cv-ai-2023 Подробные требования к каждому проекту указаны здесь (TBD -- будет готово к лекции 17.10.2023). К в каждом проекте будут критерии, где каждый будет оцениваться в определенное кол-во баллов. Сумма баллов за все критерии 4.

Пулл реквесты

Все работы должны выполняться в отдельной ветке

Все практические работы должны выполняться в папке tasks/task[номер практического задания]/[номер группы]_[фамилия]

Все проекты выполняются в папке projects/[номер группы]_[номер_бригады]_[название_проекта] (номер бригады будет в таблице успеваемости после создания бригады)

Оценка за предмет

Балльная система 0-10 баллов. Задания оценивается следующим образом:

1 практическое задание - 2 балла

2 практическое задание - 2 балла

3 практическое задание - 2 балла

Проект – 4 балла

Всем, кто выполнит проект до 05.12.2023, +1 балл к рейтингу. Дедлайн последней отправки - 10:00 по Москве 22.12.2023. Всем, кто присылает позднее -1 балл к рейтингу

Критерии выставления оценок

Отлично >= 9 баллов

Хорошо >= 7 баллов

Удовлетворительно >= 5 баллов