Лекция 15

Неделя 15 - Продвинутые темы и заключение курса

1. Современные архитектуры нейросетей для компьютерного зрения

1.1. Transformer-ы в CV (ViT, DETR)

python

Copy

# Пример использования Vision Transformer (ViT) с HuggingFace

from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification

import torch

# Загрузка предобученной модели

feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

model = ViTForImageClassification.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

# Обработка изображения

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

logits = outputs.logits

predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()

1.2. EfficientNet и MobileNetV3

python

Copy

# EfficientNet с TensorFlow

import tensorflow as tf

model = tf.keras.applications.EfficientNetB0(weights='imagenet')

img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)

img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)

img_array = tf.keras.applications.efficientnet.preprocess_input(img_array)

predictions = model.predict(img_array)

decoded_predictions = tf.keras.applications.efficientnet.decode_predictions(predictions)

2. Обучение собственных моделей

2.1. Transfer Learning с PyTorch

python

Copy

import torchvision.models as models

import torch.nn as nn

# Загрузка предобученной модели

model = models.resnet18(pretrained=True)

# Замена последнего слоя

num_ftrs = model.fc.in_features

model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 10 классов для новой задачи

# Заморозка слоев (опционально)

for param in model.parameters():

    param.requires_grad = False

for param in model.fc.parameters():

    param.requires_grad = True

2.2. Аугментация данных

python

Copy

from albumentations import (

    Compose, RandomRotate90, Flip, Transpose,

    RandomBrightnessContrast, HueSaturationValue,

    RGBShift, GaussNoise

)

aug = Compose([

    RandomRotate90(),

    Flip(),

    Transpose(),

    RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2),

    HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20),

    GaussNoise(var_limit=(10.0, 50.0)),

])

# Применение аугментации

augmented = aug(image=image)['image']

3. Оптимизация и развертывание моделей

3.1. Квантование моделей

python

Copy

# Динамическое квантование PyTorch

quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(

model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8

)

# Сохранение и загрузка

torch.save(quantized_model.state_dict(), 'quantized_model.pth')

3.2. ONNX Runtime для инференса

python

Copy

import onnxruntime as ort

# Создание сессии ONNX Runtime

ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# Подготовка входных данных

input_name = ort_session.get_inputs()[0].name

ort_inputs = {input_name: input_array}

# Выполнение предсказания

ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

4. Дополнительные технологии

4.1. 3D компьютерное зрение (Point Cloud)

python

Copy

import open3d as o3d

# Загрузка облака точек

pcd = o3d.io.read_point_cloud("pointcloud.ply")

# Визуализация

o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

# Обработка (пример - сегментация плоскости)

plane_model, inliers = pcd.segment_plane(distance_threshold=0.01,

                                     ransac_n=3,

                                        num_iterations=1000)

4.2. GAN-ы для генерации изображений

python

Copy

# Пример использования StyleGAN2

import torch

from torchvision.utils import save_image

# Загрузка предобученной модели

model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub',

                   'PGAN', model_name='celebAHQ-512',

                   pretrained=True, useGPU=True)

# Генерация изображений

noise, _ = model.buildNoiseData(4)

with torch.no_grad():

    generated_images = model.test(noise)

# Сохранение результатов

save_image(generated_images.clamp(min=-1, max=1),

           'generated_samples.png',

           normalize=True)

5. Заключение курса

5.1. Ключевые навыки

• Обработка и анализ изображений

• Детекция и классификация объектов

• Работа с видео и трекинг

• Нейросетевые методы компьютерного зрения

• Развертывание CV-решений

5.2. Дальнейшее развитие

1. Углубленное изучение нейросетей:

o    Курсы по Deep Learning (Fast.ai, DeepLearning.AI)

o    Изучение статей на arXiv (CVPR, ICCV)

2. Специализации:

o    Медицинское компьютерное зрение

o    Автономные транспортные средства

o    Промышленный контроль качества

3. Практика:

o    Участие в Kaggle-соревнованиях

o    Разработка собственных проектов

o    Контрибуция в open-source (OpenCV, TensorFlow)

5.3. Полезные ресурсы

• Книги:

  • "Computer Vision: Algorithms and Applications" (Richard Szeliski)

  • "Deep Learning for Computer Vision" (Rajalingappaa Shanmugamani)

• Онлайн-курсы:

  • CS231n (Stanford)

  • OpenCV Official Courses

• Сообщества:

  • OpenCV Forum

  • r/computervision на Reddit

  • Computer Vision группы на LinkedIn

6. Финальный проект: полный цикл разработки

Задание: Реализуйте систему для:

1. Детекции аномалий на производственной линии

2. Классификации типов дефектов

3. Визуализации результатов

4. Интеграции с промышленными системами

Требования:

• Использование современных методов CV

• Оптимизация для edge-устройств

• Реализация API для интеграции

• Документация и тестирование

7. Итоги курса

За 15 недель мы рассмотрели:

• От базовых операций с изображениями до сложных нейросетевых архитектур

• Как традиционные методы, так и современные подходы

• Полный цикл разработки - от идеи до развертывания

• Лучшие практики и оптимизацию решений

Ваш следующий шаг - применение знаний на практике и постоянное совершенствование навыков в этой быстроразвивающейся области!