Maps (командный проект)

Компания	Yandex
Учебный семестр	Осень 2017
Учебный курс	3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3-5

Что это за проект?

Это образовательно-исследовательский проект. Сегодня делаются первые шаги для автоматического создания карт на основе различных сигналов: снимки спутника, gps-треки, объезды городов (панорамы). Возможны следующие интересные темы:

1. Можно заняться сегментацией снимков спутника, а именно выделение: гидрографии, растительности, зданий и дорог.
2. Анализ gps-треков для восстановления и атрибутирования дорожного графа.
3. На основе панорам реконструировать сцену и распознать объекты инфраструктуры (дорожные знаки, светофоры, пешеходны переходы, остановки и т.п.).

Работа будет проходить в формате семинаров. К сожалению, в качестве источников данных можно использовать только открытые.

Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?

1. Изучение современных подходов реконструкции сцены
2. Обучение с учителем
3. Погружение в исследовательскую деятельность
4. Процесс ревью
5. Работа на семинарах
6. Чтение современных статей

Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)

1. Работа будет проходить в виде семинаров, где будут разбираться статьи и рассматриваться результаты последнего спринта (agile подход).
2. Вы будете делать доклады и читать код друг друга.
3. Каждый исследует свой кусок.

Какие будут использоваться технологии?

1. Разработка будет вестись на С++ и Python3.
2. Код будет храниться в открытом репозитории github.
3. Наиболее вероятно будем использовать opencv и pcl.
4. Для обучения моделей tensorflow.

Какие начальные требования?

1. Знание C++ и Python3
2. Хорошая математическая подготовка, основы машинного обучения
3. Много свободного времени
4. Хорошее знание английского

Темы вводных занятий

Темы могут варьироваться от уровня студентов, попробуем разобраться в:

1. Как можно реконструировать сцену;
2. Детектирование одного объекта на различных снимках;
3. Вводная по нейросетям и сегментации.

Критерии оценки

Проект исследовательский, поэтому нет четких критериев оценки. Все зависит от вашей дисциплинированности на семинарах и выполнения требований.

Контактная информация

С вопросами пишите на @dasimagin в телеграм.