ИИ-зрение в действии: как из данных с дороги получить карту мира

На вебинаре разберем, как системы компьютерного зрения превращают поток дорожных данных в структурированное представление окружающего мира. Поговорим о том, как из видео, сенсорных данных и последовательности кадров извлекаются объекты, сцена, глубина, движение и пространственные связи, необходимые для построения карты. На примере прикладных задач рассмотрим, как сочетаются детекция, сегментация, трекинг, оценка положения камеры и пространственная реконструкция, а также какие ограничения возникают при работе с реальными данными. Что будет на вебинаре? 1. Разберем, какие данные используются для построения карты сцены и как из них собирается целостное представление окружающего мира. 2. Покажем, как в одной системе сочетаются ключевые задачи компьютерного зрения: детекция, сегментация, трекинг и оценка движения камеры. 3. Обсудим, с какими техническими трудностями сталкиваются такие решения на практике: шум данных, динамические объекты, изменение освещения, погрешности и требования к точности. Вебинар будет полезен специалистам по компьютерному зрению с опытом 1–3 года, которые хотят углубиться в прикладные задачи и систематизировать знания; тем, кто изучал CV самостоятельно, но пока не получил коммерческого опыта; а также сильным Python-разработчикам, знакомым с нейросетями и базовыми методами компьютерного зрения. Что в результате вебинара узнают пользователи? Как и где смогут применить полученные навыки? 1. Поймут, как из дорожных данных формируется машинное представление сцены и какие этапы включает этот процесс. 2. Узнают, как связаны между собой задачи восприятия, локализации и построения карты в прикладных CV-системах. 3. Смогут применять это понимание в задачах беспилотного транспорта, робототехники, навигации, видеоаналитики и других проектах, где важно интерпретировать пространство по данным с камер. «Компьютерное зрение. Экспертный уровень» - https://otus.pw/tpAx/ Преподаватель: Раиль Сулейманов - более 5лет работы в анализе данных и машинном обучении Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/4jQ2/ Следите за новостями проекта: → Хабр: https://otus.pw/S0nM/ → Макс: https://otus.pw/wVga/