Компьютерное зрение 24/25 (МОВС23) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
м (Материалы курса)
Строка 1: Строка 1:
 
==О курсе==
 
==О курсе==
  
Занятия проводятся в [[https://us06web.zoom.us/j/83908607296?pwd=dgFhqwY8slVdwspNGOA7L8bNEah90E.1| Zoom]] '''по вторникам в 18:10'''
+
Занятия проводятся в [https://us06web.zoom.us/j/83908607296?pwd=dgFhqwY8slVdwspNGOA7L8bNEah90E.1 Zoom] '''по вторникам в 18:10'''
  
 
==Контакты==
 
==Контакты==
  
Чат курса в TG: [[https://t.me/+oHKnmdWdSKNiMTQy| chat link]]
+
[https://t.me/+oHKnmdWdSKNiMTQy Чат курса в TG]
  
 
Преподаватель: Башаров И.В. @ilbash и Козлов К. @dedpe
 
Преподаватель: Башаров И.В. @ilbash и Козлов К. @dedpe
Строка 24: Строка 24:
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
 
|-
 
|-
  ! Занятие !! Тема !! Дата !! Материалы  
+
  ! Занятие !! Тема !! Дата !! Презентации/ноутбуки !! Материалы  
 
|-
 
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' [[https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_27| Записи ВК]] [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDETLN1VWSLoJfXAfhaxoR6| Записи YT]] || Работа с изображениями. Классические методы обработки || 14.01.2025 || [[https://docs.google.com/presentation/d/1_wG77J8zAMvatMSHpwgiJTJUZVYzBOqm/edit?usp=sharing&ouid=115693349504527685091&rtpof=true&sd=true| Лекция]] [[https://colab.research.google.com/drive/1NB5ggdfbMdxIAy-8FV0XdSxigC_FwLBF#scrollTo=_fVEZCFA82Rb| Семинар]] Учебник Гонсалеса и Вудса, OpenCV Docs
+
| style="background:#eaecf0;" | '''1''' [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_27 Записи ВК] [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDETLN1VWSLoJfXAfhaxoR6 Записи YT] || Работа с изображениями. Классические методы обработки || 14.01.2025 || [https://docs.google.com/presentation/d/1_wG77J8zAMvatMSHpwgiJTJUZVYzBOqm/edit?usp=sharing&ouid=115693349504527685091&rtpof=true&sd=true Лекция] [https://colab.research.google.com/drive/1NB5ggdfbMdxIAy-8FV0XdSxigC_FwLBF#scrollTo=_fVEZCFA82Rb Семинар] || [https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html OpenCV Docs]
 
|-
 
|-
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' [[https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_27| Записи ВК]] [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDETLN1VWSLoJfXAfhaxoR6| Записи YT]] || Классификация: лучшие практики || 21.01.2025 || PyTorch/TensorFlow, Kaggle tutorials
+
| style="background:#eaecf0;" | '''2''' [https://vkvideo.ru/playlist/-227011779_27 Записи ВК] [https://www.youtube.com/playlist?list=PLmA-1xX7IuzDETLN1VWSLoJfXAfhaxoR6 Записи YT] || Классификация: лучшие практики || 21.01.2025 || [https://docs.google.com/presentation/d/1s50Pu534qXbAl-LjxhGMDI4Ea6Hh6uTFHDOKovV-WVs/edit#slide=id.g327588c1df0_0_30 Лекция]  [https://colab.research.google.com/drive/1tAYiLvtd62NekSkrbAqOdDorHJEfjznI Семинар] ||  [https://cs231n.github.io/convolutional-networks/ CS231n], [https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/  Training recipe]
 
|}
 
|}
  
Строка 37: Строка 37:
  
 
== Домашние задания ==
 
== Домашние задания ==
 +
 +
'''[https://colab.research.google.com/drive/1772rBZGw83yGr2D0jbmOtx8AtDqwuUSp#scrollTo=mLrXWnsp5d6q Домашнее задание 1]''' - '''Дедлайн 04.02 мягкий, 11.02 жесткий.'''
 +
 +
 +
'''Инвайт в AnyTask: OsoaRj4'''
  
 
== Литература ==
 
== Литература ==
 
# Richard Szeliski, [http://szeliski.org/Book/ "Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed."], The University of Washington
 
# Richard Szeliski, [http://szeliski.org/Book/ "Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed."], The University of Washington

Версия 15:57, 26 января 2025

О курсе

Занятия проводятся в Zoom по вторникам в 18:10

Контакты

Чат курса в TG

Преподаватель: Башаров И.В. @ilbash и Козлов К. @dedpe

Ассистент Контакты
Марк Блуменау (ПМИ) @markblumenau
Илья Никитин @is_nikitin
Кирилл Козлов @dedpe

Материалы курса

Занятие Тема Дата Презентации/ноутбуки Материалы
1 Записи ВК Записи YT Работа с изображениями. Классические методы обработки 14.01.2025 Лекция Семинар OpenCV Docs
2 Записи ВК Записи YT Классификация: лучшие практики 21.01.2025 Лекция Семинар CS231n, Training recipe

Формула оценивания

Оценка = 0.9*MAX(SUM / N, 10) + 0.1*EXAM, где N - количество домашних заданий (без учета бонусных), SUM - сумма баллов за все задания (с учетом бонусных), EXAM - оценка на экзамене.

Домашние задания

Домашнее задание 1 - Дедлайн 04.02 мягкий, 11.02 жесткий.


Инвайт в AnyTask: OsoaRj4

Литература

  1. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed.", The University of Washington