Computer Vision
От обработки пикселей до production CV-систем: CNN, детекция, сегментация, трансформеры, генеративные модели и деплой на edge.
👁️ Основы CV
Введение в Computer Vision
Задачи CV, ключевые датасеты (ImageNet, COCO), история от фильтров до трансформеров, карьера CV-инженера.
Обработка изображений
Пиксели, каналы, цветовые пространства, нормализация, аугментации (Albumentations, Mixup, CutMix).
Основы CNN
Свёртки, pooling, feature maps, receptive field, BatchNorm — как нейросети видят изображения.
Классические архитектуры CNN
LeNet → AlexNet → VGG → GoogLeNet → ResNet → EfficientNet. Skip connections, bottleneck, compound scaling.
🎯 Детекция и сегментация
Object Detection
R-CNN → Fast → Faster R-CNN, SSD, RetinaNet, FCOS, DETR. Anchors, FPN, NMS, Focal Loss.
YOLO
YOLOv1–v11: backbone/neck/head, anchor-free, Ultralytics API, training, export (ONNX, TensorRT).
Семантическая сегментация
FCN, U-Net, DeepLab v3+, SAM. Encoder-decoder, atrous convolutions, ASPP, Dice Loss.
Instance и Panoptic сегментация
Mask R-CNN, ROI Align, Panoptic FPN, Mask2Former. Stuff vs Things, Panoptic Quality.
Метрики CV
mAP, IoU, Dice, mIoU, FID, CLIP Score — метрики для classification, detection, segmentation, generation.
🔬 Продвинутый CV
Vision Transformers (ViT)
Patch embedding, positional encoding, [CLS] token, DeiT. ViT vs CNN: когда что использовать.
Гибриды CNN + Transformer
Swin Transformer (shifted windows), ConvNeXt, EfficientNet-V2, CoAtNet. Выбор backbone для задачи.
Self-Supervised Learning
SimCLR, DINO/DINOv2, MAE, CLIP — обучение без разметки. Контрастивное обучение, маскирование, zero-shot.
Генеративные модели
GAN (StyleGAN), VAE, Diffusion Models (DDPM, Stable Diffusion). Latent Diffusion, FID, CLIP Score.
3D Vision
опц.Depth estimation (MiDaS), Point Clouds (PointNet), NeRF, 3D Gaussian Splatting.
🚀 Production CV
Оптимизация инференса
Quantization (FP16/INT8), ONNX Runtime, TensorRT, Triton, pruning, distillation, torch.compile.
CV System Design
Production pipeline, edge vs cloud, масштабирование, мониторинг, data/model drift.
Подготовка к собеседованию по CV
опц.Вопросы Junior/Middle/Senior, system design задачи, чеклист подготовки, coding tasks.