-
Урок 1.
01:51:50
Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса
-
Урок 2.
01:45:30
Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX
-
Урок 3.
01:48:06
Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning
-
Урок 4.
01:57:46
Стандартные датасеты и модели в TensorFlow на примере подхода
-
Урок 5.
01:47:59
Подготовка и аугментация данных
-
Урок 6.
01:28:55
Внимание в сверточных сетях. Аннотация
-
Урок 7.
00:20:54
Классические подходы к CV, работа с OpenCV 1
-
Урок 8.
01:29:55
Классические подходы к CV, работа с OpenCV 22
-
Урок 9.
01:47:41
Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN
-
Урок 10.
02:11:07
Landmarks
-
Урок 11.
01:55:44
Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector
-
Урок 12.
01:53:00
Работаем с 3D сценами. PointNet
-
Урок 13.
01:36:40
GANs, super-resolution, adversarial attack
-
Урок 14.
02:04:00
Сегментация 1. U-net
-
Урок 15.
01:29:52
Сегментация 2. DeepLab
-
Урок 16.
01:40:06
Работа с видео. Object tracking
-
Урок 17.
01:18:43
GANs 2 обзор состязательных архитектур
-
Урок 18.
01:37:10
TensorRT и инференс на сервере
-
Урок 19.
00:56:21
Консультация по проектам и домашним заданиям
-
Урок 20.
00:57:49
Защита проектных работ