Познакомитесь с основами компьютерного зрения и поймёте, как цифровые изображения представляются и обрабатываются в вычислительных системах.

— Научитесь ориентироваться в базовой «анатомии» изображения: пиксели, каналы и цветовые модели.

— Разберётесь, как компьютер кодирует цвета объектов (футболка, мяч, поле) в числовом формате.

— Поймёте, как устроена машинная система координат и как она используется для задач детекции и анализа изображений.

— Получите фундамент для дальнейшего изучения алгоритмов компьютерного зрения и нейросетевых моделей обработки изображений.

Разберётесь в базовых принципах цифрового представления изображений и поймёте, как компьютер интерпретирует визуальную информацию через пиксели и цветовые каналы.

— Узнаете, что такое пиксель, матрица и каналы RGB, и как компьютер «видит» изображение.

— Поймёте, что цветное изображение представляет собой набор трёх матриц, комбинация которых формирует миллионы оттенков.

— На примере кода разберётесь, как значения каналов BGR в OpenCV влияют на итоговый цвет изображения.

— Получите базовое понимание структуры изображений, необходимое для задач компьютерного зрения и обработки визуальных данных.

Научитесь работать с изображениями в Python с использованием NumPy и получите базовые навыки обработки визуальных данных в Google Colab.

— Научитесь открывать изображения в Google Colab и представлять их как NumPy-массивы.

— Освоите анализ структуры изображения: размеры массива, цветовые каналы и доступ к отдельным пикселям.

— Изучите преобразование цветовых пространств BGR → RGB и корректное отображение изображений через Matplotlib.

— Научитесь выполнять простые операции с изображениями, например фильтрацию пикселей по значениям каналов.

— Получите базовые навыки манипуляции изображениями на уровне матриц, необходимые для компьютерного зрения.

Освоите ручную разметку объектов на изображениях и научитесь готовить датасет для обучения моделей компьютерного зрения.

— Освоите инструмент LabelImg, настроите формат YOLO и создадите файл classes.txt для описания классов объектов.

— Научитесь размечать изображения вручную, выделяя игроков и мяч с помощью bounding box.

— Поймёте структуру YOLO-аннотации: индекс класса и нормализованные координаты центра, ширины и высоты рамки.

— Научитесь переводить нормализованные координаты в пиксельные и проверять корректность разметки в Google Colab.

— Освоите визуальную валидацию датасета через наложение bounding box на изображения.

В результате получите первый собственный размеченный датасет в формате YOLO, включающий изображения и соответствующие текстовые аннотации для обучения моделей детекции объектов.

— Сформируете датасет из изображений и .txt-файлов с аннотациями в формате YOLO.

— Закрепите навыки ручной разметки объектов с использованием специализированных инструментов.

— Подготовите фундамент для обучения моделей компьютерного зрения на собственных данных.

— Получите практический опыт создания и валидации обучающих датасетов для задач детекции.

Познакомитесь с архитектурой YOLO и принципами работы современных моделей детекции объектов в реальном времени.

— Изучите архитектуру YOLO и поймёте принцип one-stage детекции, позволяющий находить объекты за один проход нейросети.

— Разберётесь в роли Non-Maximum Suppression (NMS) для устранения дублирующих bounding box и повышения качества предсказаний.

— Узнаете, какие форматы данных YOLO принимает на вход и что возвращает на выходе: классы объектов, координаты рамок и confidence-оценки.

— Поймёте различия между задачами детекции, классификации и сегментации.

— Сравните версии YOLO по скорости, точности и удобству использования в Google Colab и разберётесь, почему YOLOv8n часто используется для практики.

Научитесь запускать готовую модель YOLOv8 в Google Colab и выполнять инференс для задач детекции объектов на изображениях.

— Установите библиотеку Ultralytics и освоите базовую настройку окружения для работы с компьютерным зрением в Colab.

— Загрузите предобученную модель YOLOv8n и изучите её возможности на датасете COCO с 80 классами объектов.

— Подготовите входное изображение (например, футбольное фото) и запустите инференс модели для обнаружения объектов.

— Научитесь интерпретировать результаты модели: bounding boxes, классы объектов и confidence-оценки.

Запустите детекцию объектов на изображении с помощью YOLOv8 и научитесь работать с результатами модели для анализа и визуализации найденных объектов.

— Запустите детекцию на своём изображении и получите объект results, содержащий информацию о найденных объектах: bounding boxes, классы и confidence-оценки.

— Научитесь управлять порогом уверенности модели, отсекая ложные срабатывания и настраивая баланс между точностью и полнотой детекции.

— Освоите извлечение координат bounding boxes в пикселях и их программную обработку для дальнейшего анализа данных.

— Научитесь визуализировать результаты детекции, сохранять изображения с нанесёнными рамками и обрабатывать видео с автоматической разметкой кадров.

В результате получите изображения с автоматической детекцией игроков и мяча, формирующие первый рабочий прототип системы «мини-VAR», созданной на базе предобученной модели без дополнительного обучения.

— Получите готовый результат детекции объектов на спортивных кадрах с использованием предобученной YOLOv8.

— Научитесь применять одну и ту же модель для анализа новых изображений и коротких видео без дополнительного обучения.

— Закрепите понимание работы с классами COCO и универсальными моделями компьютерного зрения.

— Освоите базовый пайплайн анализа спортивного видео с автоматической разметкой объектов.

Научитесь работать с готовыми размеченными датасетами для задач компьютерного зрения и использовать их для обучения моделей детекции объектов.

— Научитесь находить и загружать футбольные датасеты в формате YOLOv8 через Roboflow Universe, включая наборы данных уровня Bundesliga Data Shootout.

— Освоите альтернативный способ загрузки без API: скачаете датасет вручную, проверите его структуру и импортируете в Google Colab.

— Разберётесь в структуре файла data.yaml: пути к изображениям, список классов и их количество, необходимых для обучения модели.

— Поймёте, как правильно подготавливать датасеты для передачи в YOLOv8 и последующего обучения модели.

Познакомитесь с Transfer Learning и научитесь дообучать модели YOLO для решения специализированных задач компьютерного зрения на узких предметных областях.

— Изучите концепцию Transfer Learning и поймёте, почему дообучение предобученных моделей эффективнее обучения с нуля с точки зрения времени и ресурсов.

— Загрузите предобученную модель YOLOv8n и запустите процесс дообучения на футбольном датасете с настройкой гиперпараметров обучения.

— Сравните результаты базовой и дообученной моделей на тестовых изображениях и увидите улучшение детекции специализированных классов (player, ball, referee вместо обобщённых COCO-классов).

— Сохраните лучшую модель и сопутствующие артефакты обучения: веса, логи и графики метрик для дальнейшего использования и анализа.

Освоите ключевые метрики качества моделей компьютерного зрения и научитесь анализировать эффективность YOLO при решении задач детекции объектов.

— Изучите основные метрики качества: Precision, Recall, mAP50 и mAP50-95 и поймёте их влияние на итоговую производительность модели.

— Научитесь интерпретировать логи обучения и отслеживать динамику ключевых метрик и функций потерь (box_loss, cls_loss) по эпохам.

— Построите и проанализируете графики из results.png, определяя момент насыщения модели, признаки переобучения и слабые классы детекции.

— Поймёте компромиссы между precision и recall в контексте футбольной аналитики: важность полноты для мяча и офсайдов и точности для статистики и визуализации.

В результате получите дообученную модель best.pt, которая уверенно детектирует игроков, судей и мяч, демонстрируя заметно более высокое качество по сравнению с базовой YOLOv8n на специализированных футбольных данных.

— Сформируете рабочую модель детекции, адаптированную под футбольную предметную область с новыми классами объектов.

— Научитесь загружать модель best.pt в любом новом ноутбуке Google Colab и применять её для анализа изображений и видео.

— Закрепите навыки использования предобученных и дообученных моделей компьютерного зрения в реальных сценариях.

— Получите полный набор артефактов обучения (веса, логи, графики), готовый к интеграции в веб-приложение и дальнейшему продакшену.

Познакомитесь со Streamlit и научитесь создавать интерактивные веб-интерфейсы на Python для работы с изображениями, видео и пользовательским вводом.

— Освоите Streamlit и его основные компоненты: st.file_uploader, st.image, st.video, st.chat_message, st.sidebar и st.session_state для управления состоянием приложения.

— Разработаете локальное окружение: создадите виртуальное окружение, установите зависимости и подготовите базовую структуру приложения с чатом и загрузкой файлов (без интеграции модели).

— Реализуете интерфейс с боковой панелью для загрузки изображений и видео, кнопкой очистки чата и отображением системных сообщений.

— Научитесь управлять состоянием интерфейса и историей взаимодействия пользователя через session_state.

— Подготовите основу для последующей интеграции ML-модели и полноценного приложения компьютерного зрения.

Интегрируете дообученную модель YOLO в Streamlit-приложение и создадите полноценный интерфейс для автоматической детекции объектов на изображениях в реальном времени.

— Интегрируете дообученную модель с кэшированием загрузки, чтобы ускорить работу приложения и избежать повторной инициализации.

— Замените заглушки на реальную детекцию: при загрузке изображения модель выполняет инференс, возвращает размеченное изображение с bounding box и формирует статистику по классам объектов.

— Добавите вывод аналитики в чат: количество игроков, мячей и других объектов с автоматической агрегацией результатов.

— Реализуете защиту от повторной обработки одного и того же файла и корректное управление временными файлами и памятью.

— Обеспечите стабильную работу пайплайна внутри веб-приложения с сохранением состояния между запросами пользователя.

Настроите обработку и отображение видео в Streamlit-приложении и реализуете полноценный пайплайн детекции объектов на видеопотоке с сохранением результата.

— Настроите отображение оригинального видео в чате и добавите индикацию процесса обработки для информирования пользователя о ходе выполнения.

— Реализуете обработку видеофайлов с помощью модели: размеченное видео сохраняется на диск, а приложение предоставляет кнопку скачивания результата вместо встроенного проигрывателя.

— Организуете работу с временной директорией для хранения входных и выходных файлов и обеспечите корректное управление ресурсами.

— Реализуете поиск готового результата через glob и автоматическое добавление сообщения в чат с кнопкой загрузки файла.

— Обеспечите стабильную обработку видео в асинхронном или пошаговом режиме без блокировки интерфейса пользователя.

Упакуете Streamlit-приложение в воспроизводимый проект и развернёте его в облачной среде Hugging Face Spaces, обеспечив публичный доступ к работающему сервису компьютерного зрения.

— Подготовите проект к деплою: создадите requirements.txt, структурируете файлы и проверите запуск приложения «с нуля» в чистом окружении.

— Познакомитесь с возможностями Hugging Face Spaces и освоите процесс публикации Streamlit-приложений в облаке.

— Загрузите проект в Space с SDK Streamlit через веб-интерфейс и настроите корректный запуск приложения.

— Получите постоянную публичную ссылку на работающего VAR-бота с поддержкой загрузки изображений и видео, детекции объектов и скачивания результатов.

— Проведёте финальное тестирование полного функционала приложения в production-среде.

В результате получите полностью функционирующее веб-приложение для детекции футбольных объектов (игроки, мяч, судьи) на фото и видео, доступное по публичной ссылке в Hugging Face Spaces.

— Реализуете полный end-to-end пайплайн компьютерного зрения: от разметки данных и дообучения YOLO до создания интерактивного Streamlit-интерфейса и облачного деплоя.

— Освоите универсальный цикл разработки CV-решений, применимый к задачам контроля качества, подсчёта объектов, аналитики поведения и другим прикладным сценариям.

— Получите готовый проект уровня production, который можно добавить в портфолио и демонстрировать работодателям или заказчикам как полноценное CV-решение.

— Закрепите навыки работы с данными, моделями и веб-интерфейсами в единой инженерной системе обработки визуальной информации.