courses:spatial_ai
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
| Both sides previous revision Previous revision Next revision | Previous revision | ||
|
courses:spatial_ai [2022/09/07 12:54] mark |
courses:spatial_ai [2023/11/06 20:30] (current) sergey_glazunov [Оценка] |
||
|---|---|---|---|
| Line 4: | Line 4: | ||
| + | * [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1jIyijVOxg-P6qQe0fT-0a-zfNXJtYo-YrHPR4SjiV_E/edit#gid=0|Таблица успехов]] | ||
| * [[https://drive.google.com/drive/folders/1sfFbpPmzOVJlzlfpXZMbThqLkfO7m7aT|Лекции]] | * [[https://drive.google.com/drive/folders/1sfFbpPmzOVJlzlfpXZMbThqLkfO7m7aT|Лекции]] | ||
| + | * [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLplYTvoIyfoqBKhjD316ncDHxs-2jnlNT|Записи лекций 2023]] | ||
| * [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLplYTvoIyforO_GC4wJWgx-_Arkf6SSSU|Записи лекций 2022]] | * [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLplYTvoIyforO_GC4wJWgx-_Arkf6SSSU|Записи лекций 2022]] | ||
| * [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLplYTvoIyfool4oRmF3wRj21SnoFT-oi2|Записи лекций 2021]] | * [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLplYTvoIyfool4oRmF3wRj21SnoFT-oi2|Записи лекций 2021]] | ||
| Line 28: | Line 30: | ||
| Варианты заданий. | Варианты заданий. | ||
| - | ^ Номер | **Для кого** ^ Датасет | **Что делать с датасетом** | **Как обработать результаты** | | + | ^ Номер ^ Датасет | **Что делать с датасетом** | **Как обработать результаты** | |
| - | | 1 | Индивидуально | banana | Построить облако точек и 3d модель | Сделать параметризованное загрубление модели (понизить количество полигонов в зависимости от значения параметра - степени)\\ Зашить отверстия в подставке и бананах, обрезать подставку\\ Сделать зашумление подставки\\ Вычислить объем бананов | | + | | 1 | boruszyn | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Идентифицировать и вычислить площадь отверстий в модели\\ Зашить отверстия\\ Используя данные геопривязки, перетекстурировать модель (цвета полигонов пропорциональны их высоте над уровнем моря, от зеленого до красного)\\ Загрубить области полигонов, где модель ниже определенной высоты | |
| - | | 2 | Индивидуально | Conch | Построить облако точек и 3d модель | Зашить отверстия в модели\\ Перетекстурировать модель (цвета полигонов пропорциональны их относительному размеру, от зеленого до красного)\\ Сделать модуль, который по модели находит все полигоны размером больше Н, группирует и находит координаты + id всех снимков, между которыми находятся эти проблемные участки | | + | | 2 | seneca | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Загрубить все области, которые не являются полями (использовать данные по текстурам)\\ Посчитать площадь полей\\ С помощью RANSAC идентифицировать дороги\\ Зашить край модели | |
| - | | 3 | Индивидуально | boruszyn | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Идентифицировать и вычислить площадь отверстий в модели\\ Зашить отверстия\\ Используя данные геопривязки, перетекстурировать модель (цвета полигонов пропорциональны их высоте над уровнем моря, от зеленого до красного)\\ Загрубить области полигонов, где модель ниже определенной высоты | | + | | 3 | aukerman | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Зашить отверстия\\ Идентифицировать лес, посчитать его объем\\ Зашить край модели\\ Построить маршрут облета вокруг леса так, чтобы воображаемый дрон сумел достаточно подробно его сфотографировать | |
| - | | 4 | Индивидуально | seneca | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Загрубить все области, которые не являются полями (использовать данные по текстурам)\\ Посчитать площадь полей\\ С помощью RANSAC идентифицировать дороги\\ Зашить край модели | | + | | 4 | caliterra | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Зашить отверстия\\ Идентифицировать через RANSAC все тюки\\ Идентифицировать деревья\\ Реализовать вычисление площади всех областей, которые лежат ниже определенной высоты | |
| - | | 5 | Группа | aukerman | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Зашить отверстия\\ Идентифицировать лес, посчитать его объем\\ Зашить край модели\\ Построить маршрут облета вокруг леса так, чтобы воображаемый дрон сумел достаточно подробно его сфотографировать | | + | | 5 | sance | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Зашить отверстия\\ Загрубить модель\\ Идентифицировать ров\\ Вычислить длину и объем рва | |
| - | | 6 | Группа | caliterra | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | | | + | | 6 | toledo | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Идентифицировать деревья\\ Идентифицировать дома\\ Идентифицировать дороги\\ Посчитать объемы домов и деревьев | |
| - | | 7 | Группа | sance | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | | | + | | 7 | https://github.com/OpenDroneMap/odm_data_copr/tree/master | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | Зашить отверстия, Загрубить модель, Зашумить модель, Перетекститурировать модель (цвет пропорционален площади полигона) | |
| - | | 8 | Группа | toledo | Построить облако точек и 3d модель, сделать привязку к координатам | | | + | |
| Line 44: | Line 45: | ||
| Балльная система 0-10 баллов. | Балльная система 0-10 баллов. | ||
| + | |||
| + | <note important>Важно! в 2023 году оценка по Пространственному ИИ будет считаться оценка за проект по предмету "Нейронные сети в компьютерном зрении"([[https://se.moevm.info/doku.php/courses:cvai|ссылка]])</note> | ||
| Задание оценивается следующим образом: | Задание оценивается следующим образом: | ||
| Line 52: | Line 55: | ||
| * 2 балла Решение "Обработки результатов" сделано в обобщенной форме (минимальный хардкод) | * 2 балла Решение "Обработки результатов" сделано в обобщенной форме (минимальный хардкод) | ||
| - | Всем, кто выполнить первые два пункта из списка выше до 01.12.2022, +1 балл к рейтингу | + | Всем, кто выполнить первые два пункта из списка выше до 01.12.2023, +1 балл к рейтингу |
| - | + | ||
| - | Дедлайн последней отправки - 10:00 по Москве 20.12.2022. Всем, кто присылает позднее -1 балл к рейтингу | + | |
| + | Дедлайн последней отправки - 10:00 по Москве 20.12.2023. Всем, кто присылает позднее -1 балл к рейтингу | ||
| + | <note warning>В 2023 актуальные дедлайны написаны в разделе [[https://se.moevm.info/doku.php/courses:cvai|Компьютерное Зрение]]</note> | ||
| Критерии выставления оценок | Критерии выставления оценок | ||
| * Отлично >= 9 баллов | * Отлично >= 9 баллов | ||
| * Хорошо >= 7 баллов | * Хорошо >= 7 баллов | ||
| - | * Удовлетворительно >= 4 баллов | + | * Удовлетворительно >= 5 баллов |
courses/spatial_ai.1662555244.txt.gz · Last modified: 2022/12/10 09:08 (external edit)
Except where otherwise noted, content on this wiki is licensed under the following license: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
