CV-2026 весенний семестр

План курса

Лекции:

1. введение в компьютерное зрение, классические методы
2. сверточные нейронные сети
3. архитектура Трансформеров
4. задачи распознавания изображений (классификация, сегментация, детекция)
5. задачи генерации изображений
6. техники улучшения обучения нейронных сетей
7. обработка сдвигов распределения данных
8. Vision-Language Models

Практики:

1. Классические методы
2. базовое обучение нейронной сети
3. имплементация ViT
4. работа с хабом моделей и данных Hugging Face
5. решение задач генерации изображений, gradio
6. работа с системой менеджмента экспериментов
7. далее что-то из
   • решение задач распознавания изображений
   • техники улучшения обучения нейронных сетей
   • обработка сдвигов распределения данных
   • Vision-Language Models

Лекции

записи лекций выкладываются сюда: https://disk.yandex.ru/d/QbShoydtKt1Ajg

презентации лекций выкладываются сюда: презентации

Практики

Практика №1

классические методы

Практика №2

PyTorch basics
стандартное обучение CV модели
HuggingFace
аугментации

Практика №3

• base https://colab.research.google.com/drive/1KvOrpnxwdS5ElTyY5r6NCeQ7nM3I8evC?usp=sharing
• comet-ml https://colab.research.google.com/drive/1hTKJTFE5Z4IR86YHlkC1gKm2LXd9_VN8?usp=sharing
• optuna https://colab.research.google.com/drive/1fqF7hHseHQ7hOHkzaGwIDZgIjVARKfLe?usp=sharing
• comet-ml + optuna https://colab.research.google.com/drive/1_OIa7aVqbFMUahh6yq4Un6Fw-TWapi4k?usp=sharing
• сбор разметки
• поиск sota

Практика №4

Ознакомление с устройством ViT. Можно использовать этот пост (или ноутбук того же автора https://github.com/tintn/vision-transformer-from-scratch/blob/main/vision_transformers.ipynb)

Практика №5

• устройство оптимайзера https://colab.research.google.com/drive/1vGJTljjI2qi2kuITutSzs5s6KcOPU7tB?usp=sharing
• сравнение разных видов TL https://colab.research.google.com/drive/1rYzN7ENztJuwpPN6eHjIqGBezUVOyccD?usp=sharing
• lr finder https://colab.research.google.com/drive/1udaQ0HY5fQyoh8hm-h-Gp9BSOE2R8LEl?usp=sharing

Практика №6

генерация изображений с использованием готовой модели с HuggingFace + интерфейс gradio

Практика №7 (VLM)

• инференс https://colab.research.google.com/drive/1ch8G5pex9kqgzNXguIlwg-xIpOEr3Jh6?usp=sharing
• обучение https://colab.research.google.com/drive/1RzJA-aSv_EDLB9nHUk7rD5nnxNbUxPn9?usp=sharing

Дополнительные материалы

• про выборки link