Курс Computer Vision

Програма курсу

Знайомство з Computer Vision

Ознайомитеся з завданнями, які допомагає розв'язати Computer Vision. Отримаєте загальну інформацію про те, як працює зорова система. Дізнаєтесь, які є колірні простори. Встановите бібліотеки NymPy, Matplotlib та OpenCV. Навчитеся виконувати прості операції за допомогою цих бібліотек.

Піксельні операції

Дізнаєтеся, що таке операції на рівні пікселів, і навчитеся читати гістограми. Створите найпростішу програму обробки цифрових зображень - наприклад, програму балансу білого кольору.

Лінійна фільтрація

Вивчите принцип роботи згортки. Навчитеся імплементувати фільтрацію та маніпулювати зображенням, використовуючи різні типи фільтрації.

Фільтри виділення кордонів

Дізнаєтеся, у чому сенс градієнтів зображень. Навчитеся імплементувати фільтри виділення меж. Опануєте алгоритм виділення контурів та фільтри в Canny.

Кодування та компресія зображень

Вивчите різницю між форматами зображень [raw, png, jpeg]. Розберете різницю між форматами H264 та H265. Дізнаєтеся, як працює стиснення із втратами, і навчитеся працювати з зображеннями в перетвореній формі. Спробуєте покращити якість зображення за допомогою інтелектуального квантування.

Image features [візуальні ознаки]

Дізнаєтеся, що таке візуальні ознаки, та ознайомитеся з типовими завданнями, які можна розв’язати з їхньою допомогою. Навчитеся виділяти кути за допомогою детектора Харріса. Вивчите алгоритми виявлення та опису ознак. Навчитеся застосовувати масштабно-інваріантну трансформацію ознак (SIFT).

Image matching [підстроювання зображень]

Ознайомитеся з завданнями, які розв'язує image matching. Вивчите принцип афінного перетворення та однорідних координат. Навчитеся використовувати гомографію для зображень. Розробите ректифікатор фотографій документів.

Machine Learning [машинне навчання]

Ознайомитеся з основними принципами роботи з моделями даних. Розберете різницю між класичною обробкою даних та машинним навчанням. Навчитеся будувати прості моделі з нуля та проводити їхню оптимізацію. Визначите різницю між machine learning та deep learning.

Детекція облич

Визначите, чим візуальні ознаки для детекції осіб відрізняються від інших об'єктів. Ознайомитеся з методом детекції Віоли-Джонса та методом бустингу. Навчитеся працювати з зображеннями, які містять обличчя, та здійснювати детекцію за допомогою OpenCV.

Трекінг

Вивчите основи роботи трекінгу та принципи роботи з цифровим відео. Розберете різницю між трекінгом та детекцією на практиці, реалізовуючи реальне робоче завдання.

Q&A-сесія

Нейронні мережі: part 1

Вивчите принципи роботи нейронних мереж. Отримаєте overview відкритих бібліотек TensorFlow та Keras. Навчитеся будувати й тренувати прості нейронні мережі. Спробуєте покращити модель нейронної мережі для класичної проблеми house pricing.

Нейронні мережі: part 2

Дізнаєтеся, як прискорити тренування нейронних мереж у кілька разів за допомогою GPU, та ознайомитеся з іншими перевагами графічного процесора. Ознайомитеся з хмарним сервісом Google Colaboratory та навчитеся будувати й тренувати моделі в ньому. Дізнаєтесь, навіщо проводити інспекцію баз даних.

Згорткові нейронні мережі: part 1

Вивчите принципи роботи згорткових нейронних мереж. Вивчите операції згортки та пулінгу. Навчитеся будувати й тренувати згорткові нейронні мережі.

Згорткові нейронні мережі: part 2

Ознайомитеся з проблемою перенавчання [overfitting]. Навчитеся розпізнавати проблеми в процесі навчання та застосовувати data augmentation у процесі тренування.

Згорткові нейронні мережі: part 3

Навчитеся розв'язувати задачу сегментації цифрових зображень. Вивчите принцип bottleneck. Побудуєте простий автоматичний енкодер для очищення зображень від шуму.

Воркшоп з нейронних мереж

Детекція об'єктів

Вивчите концепт детекції та bounding box. Навчитеся розпізнавати об'єкти в режимі реального часу, використовуючи принцип YOLO [You Only Look Once]. Ознайомитеся з алгоритмом NMS [Non-Maximum Suppression] та іншими архітектурами мереж для розпізнавання об'єктів [SSD, TinyYOLO, SqueezeDet]. Застосуєте YOLO, щоби розпізнати об'єкти на власному відео.

Згорткові нейронні мережі: що далі?

Ознайомитеся з популярними моделями згорткових нейронних мереж. Вивчите процес fine tuning та навчитеся працювати з model zoo. Дізнаєтеся, які проблеми виникають під час тренування згорткових нейронних мереж. Отримаєте рецепт успішного розв'язання проблем із використанням нейронних мереж.

Q&A-сесія

Презентація курсового проєкту

Особливості курсу

• Сильний контент
• Широкий набір інструментів
• Практика
• Кар'єра

Викладачі курсу

Ян Колода - Senior CV & ML Engineer at Gini GmbH