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| （相同用户的8个中间修订版本未显示） |
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| − | = 任务说明 = | + | =课程大作业= |
| − | 完成安全帽佩戴识别，参见[[安全帽检测系统]]，参考指南见[http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/saturnlab/easy_helmet easy_Helmet]
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| − | 大作业被细分为了9个子任务，每个子任务都有独立且详细的文档说明，请各位同学按顺序完成子任务，'''其中任务1-8在GPU工作站或笔记本上进行，任务9模型推断在JetsonKit Tx2上进行'''。
| + | 完成安全帽佩戴识别，参见[[安全帽检测系统]] |
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| − | 大作业的评估会主要侧重于各个子任务的完成度、模型的精度(mAP等指标)、研究报告。
| + | '''[[安全帽检测-课程项目]]''' |
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| − | = 时间节点 = | + | = 加分作业 = |
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| − | '''大作业DDL 为第十六周周一(2019年6月10日)'''，启动时间为第十三周周日(2019年5月19日)，共三周时间。
| + | 针对部分有基础、有兴趣的同学，可以自愿选择完成额外的加分作业。 |
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| − | = 相关资源 =
| + | 加分作业内容为"视觉机器人"，需要在Jetson TX2上安装ROS系统进行编程。 |
| − | 额外安全帽图片:https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/a4852ceb5a8c4027aec0/
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| − | 云端计算资源：每组同学共10天使用时间。【特别提醒】到期计算资源将被回收，请提前备份自己的程序及成果。由于学校网络近期改革，云端计算资源只能使用iCenter的无线网进行访问。
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| − | 场地资源：为方便同学小组协同，大作业期间可使用B558教室或B342房间，使用场地清联系章老师（微信群中@zys）。在使用B558教室时，如遇有课情况，可在教室后部的场地实验，并降低音量不要打扰课程进行。
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| − | 硬件资源：JetsonKit TX2及相应配件，每组一份，可在大作业期间使用。
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| − | 其他：同学们可使用自己的笔记本电脑，或其他计算资源完成作业；同时iCenter还可提供3台GPU服务器供使用，但需要自行配置，如有需要请联系助教。
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| − | = 验收要求 =
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| − | 必选编程任务完成后，请联系助教完成成果验收（建议预约课前、课后时间）。
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| − | 验收结果为优秀、通过、不通过，如不通过需继续完善编程任务直到达到要求。
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| − | = 提交内容 =
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| − | 1. 验收记录一份：包括验收时间、地点、助教姓名
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| − | 2. 研究报告一份：至少包括应实验环境、遇到的问题及解决方式、程序结果截图、实验效果、个人收获、分工情况及工作量分配。同时可从创新功能、独特设计、编程技巧等角度扩展报告。特别强调需'''注明分工情况及工作量分配''' (用百分比表示)。
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| − | 3. 程序源码一份：包含所有报告中提及的功能，以供支撑。
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| − | = 加分作业 =
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| − | 针对部分有基础、有兴趣的同学，可以自愿选择完成额外的加分作业，内容为"视觉机器人"，需要在Jetson TX2上安装ROS系统进行编程。报名请联系助教。
| + | 报名请联系助教。 |
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| − | 任务详见： [[2018秋-智能硬件-第12次课-教学计划]] | + | 任务详见： '''[[视觉机器人-挑战项目]]''' |
2019年12月6日 (五) 10:19的最后版本
课程大作业
完成安全帽佩戴识别，参见安全帽检测系统
安全帽检测-课程项目
加分作业
针对部分有基础、有兴趣的同学，可以自愿选择完成额外的加分作业。
加分作业内容为"视觉机器人"，需要在Jetson TX2上安装ROS系统进行编程。
报名请联系助教。
任务详见： 视觉机器人-挑战项目
