Задачи:
— Размечать объекты на изображениях по заданному перечню классов, проверять соответствие разметки инструкции и исправлять ошибки.
— Формировать обучающую, валидационную и тестовую выборки, проверять отсутствие одинаковых изображений в разных выборках.
— Запускать готовые модели компьютерного зрения по инструкции и сохранять результаты обнаружения или классификации объектов.
— Сравнивать предсказания моделей с контрольной разметкой: фиксировать пропущенные объекты, ложные срабатывания и ошибки определения класса.
Требования:
— Обучение в университете или колледже по направлению IT, программирования, анализа данных, автоматизации либо смежной специальности.
— Понимание представления цифрового изображения: пиксели, разрешение, цветовые каналы.
— Умение открывать, изменять размер и сохранять изображения с помощью OpenCV или Pillow.
— Понимание основных задач компьютерного зрения: классификация изображений, обнаружение и сегментация объектов.
— Возможность пройти практику в сроки, согласованные с организацией и учебным заведением.
Условия:
— Возможность пройти учебную, производственную или преддипломную практику по направлению Computer Vision.
— Практические задачи по подготовке данных, тестированию моделей и анализу результатов компьютерного зрения.
— Содержание и объем заданий определяются с учетом уровня подготовки студента и программы практики.
— Даты начала и окончания, продолжительность, график и формат участия согласуются индивидуально до начала практики.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Автоотклики