磁石

otus-cvadvancedcourse

正在检测能否在线播放…

大小
6.3 GB
文件数
169
分类
视频
热度
1,770
最近活跃
1 小时前

文件列表

  • Компьютерное зрение. Advanced.txt2.8 KB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/1.-Вводная-лекция_-задачи_-инструменты-и-программа-курса.mp4215.5 MB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/CV_Advanced_2024_07___Обзорное_занятие.pdf4.3 MB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/CV_Advanced_2025___Обзорное_занятие.pdf4.4 MB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/Dockerfile.txt865 B
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/Dockerfile_CPU.txt839 B
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/faq_docker_outs.txt7.9 KB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/install.sh1.3 KB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/Домашнее задание.png275.2 KB
  • 1. Вводная лекция_ задачи, инструменты и программа курса/Цель занятия.png182.4 KB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision.pdf1.4 MB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/2.-PyTorch-2.x-стандартные-датасеты-и-модели-torchvision.mp4194.0 MB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/CV_neural_network_training_2.x.zip13.0 KB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/homework.txt1.3 KB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/pc_parts-502039-b69b80.zip27.5 MB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/PyTorch_basics-502039-763861.ipynb108.6 KB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/training-502039-9513b0.ipynb1.6 MB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/Домашнее задание.png93.8 KB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/Лекция_Pytorch_Advanced-502039-674f7b.pptx1.3 MB
  • 2. PyTorch 2.x стандартные датасеты и модели torchvision/Цель занятия.png54.5 KB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/3.-Библиотеки-компьютерного-зрения-opencv_-kornia_-hugging-face_-OCR.mp4195.2 MB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/homework-105777-fb7e71.ipynb8.5 KB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/kornia_examples-105777-92578d.zip17.9 MB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/opencv_gamepad-105777-01d22b.zip59.9 MB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/opencv-105777-5b2333.zip4.4 MB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/TrOCR_example-105777-0ff216.zip1.3 MB
  • 3. Библиотеки компьютерного зрения opencv, kornia, hugging face, OCR/Цели занятия.png98.4 KB
  • 4. Эволюция сверточных сетей от AlexNet до EfficientNet/4. Эволюция сверточных сетей от AlexNet до EfficientNet.pdf10.7 MB
  • 4. Эволюция сверточных сетей от AlexNet до EfficientNet/4.-Эволюция-сверточных-сетей-от-AlexNet-до-EfficientNet.mp4166.2 MB
  • 4. Эволюция сверточных сетей от AlexNet до EfficientNet/Цели занятия.png52.0 KB
  • 5. Адаптивные методы градиентного спуска/5. Адаптивные методы градиентного спуска.pdf5.9 MB
  • 5. Адаптивные методы градиентного спуска/5.-Адаптивные-методы-градиентного-спуска.mp4163.6 MB
  • 5. Адаптивные методы градиентного спуска/Цели занятия.png67.6 KB
  • 6. Трансформеры в задачах зрения/6. Трансформеры в задачах зрения.pdf4.2 MB
  • 6. Трансформеры в задачах зрения/6.-Трансформеры-в-задачах-зрения.mp4214.7 MB
  • 6. Трансформеры в задачах зрения/7.-Self-Supervised-Learning_-SimCLR_-BYOL_-FixMatch_-MAE_-DINO.mp4203.2 MB
  • 6. Трансформеры в задачах зрения/hometask_287721_63d15f-441124-9bd292.ipynb7.3 KB
  • 6. Трансформеры в задачах зрения/Домашнее задание.png73.5 KB
  • 6. Трансформеры в задачах зрения/Цели занятия.png70.8 KB
  • 7. Self-Supervised Learning_ SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO/7. Self-Supervised Learning_ SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO.pdf23.4 MB
  • 7. Self-Supervised Learning_ SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO/seminar.ipynb1.0 MB
  • 7. Self-Supervised Learning_ SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO/seminar_colab.txt112 B
  • 7. Self-Supervised Learning_ SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO/Цели занятия.png70.2 KB
  • 8. Object detection_ Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN/8. Object detection_ Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN.pdf5.3 MB
  • 8. Object detection_ Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN/8.-Object-detection_-Постановка-задачи_-метрики_-семейство-R-CNN.mp4206.0 MB
  • 8. Object detection_ Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN/detectron_rcnn.ipynb5.1 MB
  • 8. Object detection_ Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN/Detectron2_Tutorial.ipynb17.6 MB
  • 8. Object detection_ Постановка задачи, метрики, семейство R-CNN/Цели занятия.png62.9 KB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/9.1 Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO.pdf3.4 MB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/9.2 Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO.pdf8.7 MB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/9.-Object-detection_-Проблемы-многомасштабности_-семейство-YOLO.mp4230.7 MB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/CV_Advanced_object_detection_homework.ipynb5.0 KB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/YOLOv8_Examples_OTUS.ipynb10.6 MB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/Домашнее задание.png45.4 KB
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/Полезные ссылки.txt257 B
  • 9. Object detection_ Проблемы многомасштабности, семейство YOLO/Цели занятия.png52.6 KB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация.pdf29.7 MB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/10.-Сегментация_-продвинутые-методы_-3D-сегментация.mp4212.3 MB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/segmentation_unet.ipynb1.1 MB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/smp_models-204617-51cfab.ipynb766.0 KB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/torchvision_models-204617-d9dfc3.ipynb694.3 KB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/utils-204617-782d02.py9.1 KB
  • 10. Сегментация_ продвинутые методы, 3D сегментация/Цели занятия.png52.9 KB
  • 11. Pose Estimation_ 2D и 3D/11. Pose Estimation_ 2D и 3D.pdf17.0 MB
  • 11. Pose Estimation_ 2D и 3D/11.-Pose-Estimation_-2D-и-3D.mp4167.2 MB
  • 11. Pose Estimation_ 2D и 3D/pe_mediapipe.ipynb893.8 KB
  • 11. Pose Estimation_ 2D и 3D/unsupervised_3d-204617-b3aea5.ipynb565.3 KB
  • 11. Pose Estimation_ 2D и 3D/Цели занятия.png62.5 KB
  • 12. Face Recognition_ современные подходы_ SphereFace, ArcFace, CosFace/12. Face Recognition_ современные подходы_ SphereFace, ArcFace, CosFace.pdf5.6 MB
  • 12. Face Recognition_ современные подходы_ SphereFace, ArcFace, CosFace/12.-Face-Recognition_-современные-подходы_-SphereFace_-ArcFace_-CosFace.mp4181.7 MB
  • 12. Face Recognition_ современные подходы_ SphereFace, ArcFace, CosFace/face_recognition_491391_da1078-491391-87b3b0.ipynb2.6 MB
  • 12. Face Recognition_ современные подходы_ SphereFace, ArcFace, CosFace/Цели занятия.png50.8 KB
  • 13. Object tracking и ReID/13. Object tracking и ReID.pdf8.8 MB
  • 13. Object tracking и ReID/13.-Object-tracking-и-ReID.mp4177.2 MB
  • 13. Object tracking и ReID/kalman_filter-105777-0ed1c7.ipynb687.6 KB
  • 13. Object tracking и ReID/OTUS_yolo_tracking.ipynb31.5 MB
  • 13. Object tracking и ReID/People_Counting_Otus_2024.ipynb2.4 KB
  • 13. Object tracking и ReID/Домашнее задание.png67.3 KB
  • 13. Object tracking и ReID/Полезные ссылки.txt89 B
  • 13. Object tracking и ReID/Цели занятия.png55.9 KB
  • 14. Выбор темы и организация проектной работы/14.-Выбор-темы-и-организация-проектной-работы.mp445.7 MB
  • 14. Выбор темы и организация проектной работы/Шаблон защиты проектов для студентов.pptx16.2 MB
  • 15. Вариационные автоэнкодеры (VAE)/15. Вариационные автоэнкодеры (VAE).pdf3.0 MB
  • 15. Вариационные автоэнкодеры (VAE)/15.-Вариационные-автоэнкодеры-_VAE_.mp4169.1 MB
  • 15. Вариационные автоэнкодеры (VAE)/denoising_ae_with_comments_ipynb-491391-43b12c.ipynb368.0 KB
  • 15. Вариационные автоэнкодеры (VAE)/Домашнее задание.png32.3 KB
  • 15. Вариационные автоэнкодеры (VAE)/Цели занятия.png42.0 KB
  • 16. GAN постановка задачи и обзор архитектур/16. GAN постановка задачи и обзор архитектур.pdf4.0 MB
  • 16. GAN постановка задачи и обзор архитектур/16.-GAN-постановка-задачи-и-обзор-архитектур.mp4113.3 MB
  • 16. GAN постановка задачи и обзор архитектур/GAN-336189-366a51.ipynb315.7 KB
  • 16. GAN постановка задачи и обзор архитектур/Цели занятия.png56.8 KB
  • 17. Диффузионные модели/17. Диффузионные модели.pdf4.6 MB
  • 17. Диффузионные модели/17.-Диффузионные-модели.mp4157.1 MB
  • 17. Диффузионные модели/Diffusion_models_part_1_287721_390e4e-336189-28bc15.ipynb1.8 MB
  • 17. Диффузионные модели/Цели занятия.png54.9 KB
  • 18. Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation IP-Adapter, ControlNet/18. Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation IP-Adapter, ControlNet.pdf6.0 MB
  • 18. Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation IP-Adapter, ControlNet/18.-Stable-diffusion.-Multimodal-text-to-image-generation-IP-Adapter_-ControlNet.mp4200.2 MB
  • 18. Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation IP-Adapter, ControlNet/Diffusion_models_part_2_287721_f74039-336189-033676.ipynb4.8 MB
  • 18. Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation IP-Adapter, ControlNet/Homework.ipynb1.9 KB
  • 18. Stable diffusion. Multimodal text-to-image generation IP-Adapter, ControlNet/Домашнее задание.png31.2 KB
  • 19. Generative Video Models Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO/19. Generative Video Models Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO.pdf6.1 MB
  • 19. Generative Video Models Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO/19.-Generative-Video-Models-Stable-Video-Diffusion_-Gen2_-MAKE-A-VIDEO.mp4109.3 MB
  • 19. Generative Video Models Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO/Generative Video Models.txt100 B
  • 19. Generative Video Models Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO/Цели занятия.png43.8 KB
  • 20. Multimodal image-to-text generation and visual QA/1-502039-798f5c.pptx24.0 MB
  • 20. Multimodal image-to-text generation and visual QA/20.-Multimodal-image-to-text-generation-and-visual-QA.mp4180.6 MB
  • 20. Multimodal image-to-text generation and visual QA/Цели занятия.png33.3 KB
  • 21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении/21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении.pdf2.9 MB
  • 21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении/21.-Zero-Shot-Learning-подходы-в-компьютерном-зрении.mp4131.3 MB
  • 21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении/Practice_zero_shot-502039-efb2ae.zip22.2 MB
  • 21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении/Segment Anything.txt33 B
  • 21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении/Домашнее задание.png84.8 KB
  • 21. Zero-Shot Learning подходы в компьютерном зрении/Цели занятия.png46.0 KB
  • 22. Стереозрение и калибровка камеры/22. Стереозрение и калибровка камеры.pdf7.7 MB
  • 22. Стереозрение и калибровка камеры/22.-Стереозрение-и-калибровка-камеры.mp4186.0 MB
  • 22. Стереозрение и калибровка камеры/multi_plane_calib-491391-d38e47.ipynb5.6 MB
  • 22. Стереозрение и калибровка камеры/Цели занятия.png57.1 KB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/23.-Геометрические-методы-в-компьютерном-зрении.mp4241.3 MB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/geometry_vision-105777-7def23.zip39.3 MB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/LightGlue.ipynb6.6 MB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/Домашнее задание.png104.2 KB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/Цели занятия.png79.3 KB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/hw_files/otus_homework_homography.ipynb2.3 KB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/hw_files/otus_homework_homography_sample1.zip938.3 KB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/hw_files/otus_homework_homography_sample2.zip354.4 KB
  • 23. Геометрические методы в компьютерном зрении/hw_files/Домашнее задание.txt2.3 KB
  • 24. 3D Reconsturction. MVSnet, Nerf/24. 3D Reconsturction. MVSnet, Nerf.pdf5.8 MB
  • 24. 3D Reconsturction. MVSnet, Nerf/24.-3D-Reconsturction.-MVSnet_-Nerf.mp4191.6 MB
  • 24. 3D Reconsturction. MVSnet, Nerf/tiny_nerf-491391-9ff4fb.ipynb2.8 MB
  • 24. 3D Reconsturction. MVSnet, Nerf/Цели занятия.png36.7 KB
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средств.pdf5.2 MB
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/25.-SLAM-и-архитектуры-моделей-компьютерного-зрения-в-автономных-транспортных-средствах.mp4198.2 MB
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/correction_step-204617-d4e5e6.py3.2 KB
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/EKF_example-204617-2d18b9.ipynb85.1 KB
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/normalize_all_bearings-204617-116858.py486 B
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/normalize_angle-204617-91a09f.py389 B
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/prediction_step-204617-4a6514.py1.3 KB
  • 25. SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения в автономных транспортных средствах/Цели занятия.png49.3 KB
  • 26. Распознавание и детекция действия на видео/26. Распознавание и детекция действия на видео.pdf7.9 MB
  • 26. Распознавание и детекция действия на видео/26.-Распознавание-и-детекция-действия-на-видео.mp4170.7 MB
  • 26. Распознавание и детекция действия на видео/cv_streamer-105777-2d3ca0.zip140.9 KB
  • 26. Распознавание и детекция действия на видео/ffmpeg_example-105777-05c043.ipynb9.2 KB
  • 26. Распознавание и детекция действия на видео/Ссылки.txt442 B
  • 26. Распознавание и детекция действия на видео/Цели занятия.png53.2 KB
  • 27. Инференс на сервере. TensorRT, ONNX, Triton/27. Инференс на сервере. TensorRT, ONNX, Triton.pdf7.2 MB
  • 27. Инференс на сервере. TensorRT, ONNX, Triton/27.-Инференс-на-сервере.-TensorRT_-ONNX_-Triton.mp4158.2 MB
  • 27. Инференс на сервере. TensorRT, ONNX, Triton/Ссылки.txt57 B
  • 27. Инференс на сервере. TensorRT, ONNX, Triton/Цели занятия.png43.4 KB
  • 28. Аннотация данных в CVAT. Поднимаем сервер, подключаем облачное хранилище, базовые таски разметки/28.-Аннотация-данных-в-CVAT.mp4154.4 MB
  • 28. Аннотация данных в CVAT. Поднимаем сервер, подключаем облачное хранилище, базовые таски разметки/Ссылки.txt161 B
  • 28. Аннотация данных в CVAT. Поднимаем сервер, подключаем облачное хранилище, базовые таски разметки/Цели занятия.png57.7 KB
  • 29. Ускоряем работу с видео для инференса нейросетей (Бонус)/29.-Ускоряем-работу-с-видео-для-инференса-нейросетей-_Бонус_.mp4210.4 MB
  • 29. Ускоряем работу с видео для инференса нейросетей (Бонус)/cv_streamer-105777-aee3d1.zip140.9 KB
  • 30. Архитектура проектов по видеоаналитике (Бонус)/30.-Архитектура-проектов-по-видеоаналитике-_Бонус_.mp4122.3 MB
  • 30. Архитектура проектов по видеоаналитике (Бонус)/ссылки.txt46 B
  • 31. Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг (Бонус)/31. Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пулли.pdf6.9 MB
  • 31. Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг (Бонус)/31.-Сверточные-нейронные-сети.-Операции-свертки_-транспонированной-свертки_-пуллинг-_Бонус_.mp4128.2 MB
  • 31. Сверточные нейронные сети. Операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг (Бонус)/FashionMNIST.ipynb188.5 KB
  • 32. Подготовка и аугментация данных (Бонус)/32. Подготовка и аугментация данных (Бонус).pdf5.4 MB
  • 32. Подготовка и аугментация данных (Бонус)/32.-Подготовка-и-аугментация-данных-_Бонус_.mp470.6 MB
  • 32. Подготовка и аугментация данных (Бонус)/albumentations_simple_example.ipynb3.9 MB
  • 33. Градиентный спуск и backpropagation (Бонус)/33. Градиентный спуск и backpropagation (Бонус).pdf10.8 MB
  • 33. Градиентный спуск и backpropagation (Бонус)/33.-Градиентный-спуск-и-backpropagation-_Бонус_.mp493.9 MB
  • 34. Переобучение и регуляризация (Бонус)/34. Переобучение и регуляризация (Бонус).pdf6.8 MB
  • 34. Переобучение и регуляризация (Бонус)/34.-Переобучение-и-регуляризация-_Бонус_.mp4118.6 MB
  • 34. Переобучение и регуляризация (Бонус)/MNIST-287721-5ff6f5.ipynb237.3 KB
  • 35. Взрыв и затухание градиентов (Бонус)/35. Взрыв и затухание градиентов (Бонус).pdf5.8 MB
  • 35. Взрыв и затухание градиентов (Бонус)/35.-Взрыв-и-затухание-градиентов-_Бонус_.mp4117.5 MB
  • 35. Взрыв и затухание градиентов (Бонус)/2022_11_dlb_gradients_explosion.ipynb75.4 MB

相关资源

举报这个资源