Skip to content

Latest commit

 

History

History
22 lines (11 loc) · 4.03 KB

README.md

File metadata and controls

22 lines (11 loc) · 4.03 KB

Материалы практических занятий курса "Глубокое обучение в компьютерном зрении"

Лекционные и практические материалы курса подготовлены Дмитрием Юдиным (к.т.н., зав. лаб интеллектуального транспорта, доцент ЦКМ МФТИ, https://cogmodel.mipt.ru/yudin), Ильей Белкиным (аспирантом МФТИ, сотрудником ООО "Интегрант"), Сергеем Линок (аспирантом МФТИ, сотрудником ЦКМ МФТИ), Виталием Безуглым (магистрантом МФТИ, сотрудником ЦКМ МФТИ), Александром Корчемным (сотрудником ЦКМ).

Ссылки на материалы:

  • AIRI Summer School - 2022 - 1 - Основные задачи компьютерного зрения, наборы данных и инструменты работы с ними (лекция)

  • AIRI Summer School - 2022 - 2 - Программные инструменты для реализации нейросетевых моделей анализа изображений. Технология Docker (лекция, семинар)

  • AIRI Summer School - 2022 - 3 - Методы обучения глубоких нейронных сетей для задач компьтерного зрения (лекция, семинар)

  • AIRI Summer School - 2022 - 4 - Современные архитектуры глубоких нейронных сетей для классификации изображений и 3D облаков точек (лекция, семинар)

  • AIRI Summer School - 2022 - 5 - Современные архитектуры глубоких нейронных сетей для сегментации изображений и 3D облаков точек (лекция, семинар)

  • AIRI Summer School - 2022 - 6 - Современные архитектуры глубоких нейронных сетей для обнаружения двух- и трехмерных объектов (лекция)

  • AIRI Summer School - 2022 - 7 - Современные архитектуры глубоких нейронных сетей для формирования векторных представлений объектов (лекция, семинар)

  • AIRI Summer School - 2022 - 8 - Многозадачные модели. Примеры решения задачи ответов на вопросы по изображениям (VQA) (лекция, семинар)