Современное компьютерное зрение — Декабрь 2024
О чём курс
Курс посвящен изучению технологий компьютерного зрения (Computer Vision) с использованием стека глубокого обучения. Обучение охватывает путь от классических алгоритмов обработки изображений до современных архитектур нейронных сетей, используемых в индустрии. Основной упор сделан на практическую реализацию моделей на фреймворке PyTorch.
Программа включает детальный разбор архитектур для решения задач детекции и сегментации объектов. Важной частью обучения является интеграция моделей в реальные системы: рассматривается работа с видеопотоками с помощью инструментов FFMpeg, GStreamer и OpenCV. Это позволяет понять, как нейросетевые решения функционируют в составе полноценных промышленных проектов. Курс ориентирован на слушателей, имеющих базовые знания в области глубокого обучения и опыт работы с PyTorch.
Программа обучения
- Классические методы Computer Vision: основы обработки изображений без использования нейросетей.
- CNN и первые архитектуры: введение в сверточные нейронные сети и их эволюция.
- Современные архитектуры CV: разбор актуальных моделей и подходов.
- Детекция: алгоритмы обнаружения объектов на изображениях.
- Сегментация: методы выделения контуров и областей объектов.
- Работа с видеопотоками: интеграция моделей с FFMpeg, GStreamer и OpenCV.
- Итоговый проект: самостоятельная разработка и реализация прикладной задачи компьютерного зрения.
Выпуски серии 2
Все 2Другие материалы автора 6
ЕК Елена Кантонистова Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.