Топикстартер
Член клуба
[Яндекс Практикум] Компьютерное зрение — CV (Антон Моргунов)
- Ссылка на картинку
Чему вы научитесь за 2 месяца:
1. Детекция объектов.
- Введение и быстрый старт с YOLOv8
- YOLO‑модель: подготовка данных и обучение
- Постобработка и визуализация результатов
- Aльтернативные архитектуры: SSD и Faster R‑CNN
2.Сегментация изображений
Введение и быстрый старт с сегментацией
Подготовка данных и обучение модели
Постобработка и улучшение результатов
Альтернативные архитектуры
3.Генерация изображений
Введение в генерацию изображений
Autoencoder и VAE
GAN
Диффузионные модели
Файн‑тюнинг и кастомизация diffusion‑моделей
4. Трансформеры и мультимодальные модели
Введение в Vision Transformers
Файн-тюнинг ViT и гибридные трансформеры
Мультимодальные модели
Текстово‑визуальный поиск и описание изображений
Визуальные вопросы и ответы
- Создавать решения для сегментации и детекции объектов
- Обучать и адаптировать генеративные модели под собственные задачи
- Работать с мультимодальными данными и архитектурами на их основе
- Разбираться в трансформерах для изображений: ViT
- Оценивать и интерпретировать работу CV‑моделей
1. Детекция объектов.
- Введение и быстрый старт с YOLOv8
- YOLO‑модель: подготовка данных и обучение
- Постобработка и визуализация результатов
- Aльтернативные архитектуры: SSD и Faster R‑CNN
2.Сегментация изображений
Введение и быстрый старт с сегментацией
Подготовка данных и обучение модели
Постобработка и улучшение результатов
Альтернативные архитектуры
3.Генерация изображений
Введение в генерацию изображений
Autoencoder и VAE
GAN
Диффузионные модели
Файн‑тюнинг и кастомизация diffusion‑моделей
4. Трансформеры и мультимодальные модели
Введение в Vision Transformers
Файн-тюнинг ViT и гибридные трансформеры
Мультимодальные модели
Текстово‑визуальный поиск и описание изображений
Визуальные вопросы и ответы
Показать больше
