Skip to content

zhuravlstrogo/InternshipTestTask

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

19 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Добро пожаловать на отбор на стажировку в Лабораторию Машинного Интеллекта МФТИ!

С 13 по 19 февраля (23:59) вам предстоит решить задачу и оформить её решение в своём репозитории на git. Мы решили сделать тестовое задание в виде мини полезного проекта. Опыт, полученный в результате его решения поможет вам в дальнейшей работе в лаборатории. Любые вопросы вы можете задавать на почту [email protected] с темой "Feb2020_question_Фамилия", расписывая всё максимально подробно.

Подробнее с информацией о лаборатории и технологиях можете ознакомиться на сайте лаборатории http://mipt.ai/technology

InternshipTestTasks

Список доступных для решения задач:

  • cigarette_butt_segmentation (Computer Vision) - предложить модель сегментации окурков сигарет.

Критерии оценивания

В первую очередь нам важно оценить, как вы мыслите. Для этого максимально подробно комментируйте свои действия и полученные результаты. Будут оцениваться:

  1. Ваши идеи по используемым методам и моделям

  2. Подготовка данных

  3. Чистота кода, оформление репозитория

  4. Анализ полученных результатов и значения метрик

В каждой задаче каждый критерий будет иметь свой вес, но везде оценка по 5-балльной шкале:

Критерий 1 балл 5 баллов
Идеи не проведён обзор литературы описаны статьи, проведён анализ моделей и подобрана подходящая модель
Препроцессинг нет понимания, что за данные и как с ними работать препроцессинг данных проведён и обоснован
Чистота кода всё написано в одном .ipynb без комментариев PEP8, проект разбит на .py скрипты и собирается в демо-ноутбуке
Метрики совсем плохие результаты сильно лучше baseline-а, подробное описание результаты

Успехов! Будем с нетерпением ждать ваших коммитов. После решения тестового задания, пожалуйста, дайте ссылку на него в ЭТОЙ гугл форме.

About

🚬 cigarette butt segmentation (Computer Vision)

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 99.4%
  • Python 0.6%