«3D Computer Vision [DeepSchool]» [Давид Свитов, Ренат Баширов, Дмитрий Раков]

Откройте новое измерение 3D CV Узнаете, какие задачи есть в 3D CV и научитесь их решать на практике Курс для тех, кто уже работает в индустрии и хочет: Расширить инструментарий Сменить род деятельности Поднять скиллы Перенять опыт Добавить третье измерение в решение рабочих задач Перейти в новую активно развивающуюся область с интересными задачами Освоить новые концепции, инструменты и подходы для решения задач Выстроить новые знакомства с экспертами из индустрии и науки Чему вы научитесь: Работать с трёхмерными данными и алгоритмами Работать с лидарными данными Строить 3D-карты для роботов, решать задачи 3D-детекции/сегментации/классификации с помощью нейросетей Создавать цифровые аватары людей Разобраться, как устроены параметрические модели человека, нейрорендеринг и анимация Разобраться во всей необходимой теории по математике и закрепить её на практике Поймёте математику, стоящую за алгоритмами Создавать 3D-модели по 2D-фото Восстанавливать трёхмерный объект или целую сцену по набору входных фотографий или видео После того, как мы научили наш гипотетический беспилотный автомобиль захватывать 3D пространство вокруг себя, нам нужно научить его отличать деревья от дорожных знаков. На этом занятии мы разберём, как, имея облако точек, решать задачи детектирования в 3DТемы лекции: Как решать задачу детекции в 3D Как можно представить входные данные Архитектуры детекции для различных представлений данных На практике: обучите свою первую нейронную сеть для работы с детектированием 3D данных 7. Глубокое обучение на облаках точек. Сегментация Продолжим разбираться в глубоком обучении на облаках точек, в этот раз затронем сегментациюТемы лекции: Решение сегментации в 3D Архитектуры нейронных сетей для работы с ними На практике: обучите нейронную сеть для работы с сегментацией 3D данных 8. Параметрические модели людей Лекция посвящена параметрическим моделям в общем и людей в частности. На занятии вы научитесь работать с технологией, которая позволяет анимировать реалистичные 3D модели на базе NeRFТемы лекции: Постановку задачи и область применения Разбор параметрических моделей на примере человека: SMPL, FLAME, SMPL-X Получение параметрических моделей Подстройка параметрической модели под снимок конкретного человека На практике: научитесь получать параметрическую модель тела по снимку человека на примере своей фотографии 9. Blender как инструмент аугментации 3D данных Зачастую, сложно получить данные в желаемом объёме и там где в 2D CV их легко можно аугментировать в 3D CV возникают проблемы. На этом занятии мы рассмотрим как изящно выйти из этой ситуации с помощью BlenderТемы лекции: Базовые основы моделирования и текстурирования в Blender Аугментация данных с помощью встроенного в Blender интерпретатора Python На практике: произведёте аугментацию 3D скана человека с различным освещением и положением камеры для обучения аватара для метавёрса 10. Рендеринг: от классического до дифференцируемого Трёхмерная графика развивалась на протяжение десятилетий пока нейронные сети делали неуверенные первые шаги. Чтобы извлечь максимум из этого развития, мы проведём занятие на стыке классической 3D графики и нейронных сетейТемы лекции: Вспомним, как работает трёхмерный рендеринг в графике. Разберёмся как накладывается текстура Мотивация к существованию дифференцируемого рендеринга. Решаемые задачи Реализация пробрасывания градиентов через рендеринг Решение наиболее популярных задач с дифференцируемым рендеренгом На практике: научитесь работать с нейронными текстурами, завтрашним днём реалистичности в компьютерных играх, на примере Deferred Neural Rendering 11. Неявные представления (NeRF) На этом занятии мы подробно рассмотрим, что такое NeRF и какие задачи он помогает решатьТемы лекции: Инструменты для работы с NeRF и его обучения. Как восстанавливать 3D по меньшему числу снимков (PixelNeRF, RegNeRF) Как работать со снимками с разным масштабом и движущимся объектом (Mip-NeRF, NeRF-W) Как обучать NeRF за секунды и инференсить на телефонах (3D Gaussian Splatting, MobileNeRF) На практике: разберётесь с fourier features в NeRF и восстановите геометрию с помощью SDF по видео 12. Gaussian Splatting Несмотря на все преимущества подходов с неявной геометрией, они имеют и ряд проблем над которыми активно бьются лучшие умы в 3D CV. На этом занятии мы рассмотрим, что это за проблемы и какие решения существуют на текущий моментТемы лекции: Предшествующие статьи и мотивация к созданию Математика Gaussian splatting’a Как сплаттинг объединяет явные и неявные представления На практике: научитесь работать с инструментом Nerfstudio и обучите нейронную сеть для фотореалистичного рендеринга 13. Практические применения рендеринга На этом занятии вы узнаете, какие ещё задачи помогает решать редерингТемы лекции: Восстановление геометрии из Gaussian splatting'а: Sugar и 2DGS Как можно анимировать неявные представления Как Gaussian Splatting и NeRF применяют в Метавёрс для создания аватаров На практике: сгенерируете анимированного аватара Цену укажет организатор