• Таблица успехов
• Лекции
• Описание практических работ (3 пр будет позже)
• Проекты (TBD)

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 https://drive.google.com/drive/folders/15uBKmQ7jxcKJuW6_llL1vjW-PrDkvfhX?usp=sharing|здесь

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

• Отлично >= 9 баллов
• Хорошо >= 7 баллов
• Удовлетворительно >= 5 баллов