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Veranstaltung ist aus dem Semester
SS 2019
, Aktuelles Semester: SoSe 2024
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- Funktionen:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
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Computer Vision (ersetzt Digitale Bildverarbeitung IN)
Sprache: Englisch
Belegpflicht
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Nr.:
7781
Vorlesung
SS 2019
4 SWS
Jedes Semester
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Fakultät:
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Fakultät Elektrotechnik und Informatik
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Mechatronics, Abschluss 90,
(
1.
-
3.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Wahlfach
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Electrical Engineering and Embedded Systems, Abschluss 90,
(
1.
-
3.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Wahlfach
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Profil IN-Künstliche Intelligenz und Autonme Rob., Abschluss 90,
(
1.
-
3.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Wahlpflichtfach
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Profil IN-Spiele, Abschluss 90,
(
1.
-
3.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Wahlfach
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Profil IN-IT-Sicherheit, Abschluss 90,
(
1.
-
3.
Semester )
- ECTS-Punkte : 5
- Kategorie : Wahlfach
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Zugeordnete Lehrperson:
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Elser
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Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
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Termin:
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Dienstag
08:00
-
11:15
wöchentl
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Raum :
T 117
Gebäude T
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Dienstag
08:00
-
09:30
wöchentl
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Raum :
K 102
Gebäude K
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Inhalt: |
Overview of the content:
1. Brief introduction
2. The pinhole camera model
3. Recognition
4. Motion analysis
5. 3D reconstruction
We will focus on automotive applications and take a look at both, traditional and machine learning algorithms. To evaluate some of these, algorithms, we will take a look at different datasets (MS COCO, KITTI, ApolloScpae, etc). These datasets can also be used as a benchmark for our projects.
For traditional algortihms, we will work with OpenCV. For machine learning algorithms, we will take a look at the TensorFlow Object Detection API.
As part of this course, you will implement or evaluate one of these algorithms using C++ or Python. The algorithms will either have to work on already recorded data (like the datasets above) or a given sensor. |
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Literatur: |
R. Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications
http://szeliski.org/Book/
OpenCV tutorials (C++, Python)
https://docs.opencv.org/trunk/
Tensorflow Object Detection API
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection |
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Lernziele: |
After attending the lecture, the participants will be able to understand the most important algorithms for three main tasks in computer vision:
1. Recognition: object detection, pose estimation, etc.
2. Motion analysis: egomotion, optical flow, etc.
3. 3D reconstruction: localization, mapping, using mono camera and stereo vision
At the end of the semester, the participants will implement or evaluate one of these algorithms using C++ or Python. |
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Voraussetzungen: |
Good understanding of mathematics in general.
Good understanding of at least one programming language, preferable Python or C++.
Depending on your project: additional knowledge and first experiences with machine learning using TensorFlow or comparable frameworks. |
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Leistungsnachweis: |
PA benotet
Master Informatik:
anstelle von Digitaler Bildverarbeitung mit K90 oder PF
Aushang ab SoSe19: PA benotet |
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