HCI: Heidelberg Collaboratory for Image Processing
Ruprecht-Karls-Universitt Heidelberg

Deep Vision


  • Dozenten: Dr. Frank Lenzen , Prof. Björn Ommer
  • 2+2 SWS
  • Vorlesung: Mo 14:15-15:45
  • Übung: Mo 16:15-17:45
  • Ort: HCI (Speyerer Straße 6)
    Vorlesung: grosser Seminarraum, 2. OG, Raum H2.22
    Übung: kleiner Seminarraum 3. OG

Inhalt

Die Vorlesung gliedert sich in zwei Themenbereiche.

Der erste Themenbereich umfasst Deep Learning, insbesondere Deep Convolutional Neuronal Networks (CNNs).
Nachdem zunächst die Grundlagen dazu, wie z.B. Fourieranalyse, Faltung, Overcomplete Bases präsentiert wurden,
werden deep CNNs im Detail besprochen sowie aktuelle Entwicklungen in diesem Bereich vorgestellt.

Im zweiten Themenbereich liegt der Focus auf Methoden aud der Computer Vision, die sich mit Szenengeometrie
und Tiefe beschäftigen. Es werden unter anderem Stereo, Multview-Ansätze, Structure from Motion und die
Szenenschätzung aus Bildsequenzen behandelt.




Sonstiges

  • Scheinerwerb möglich
  • Studenten, die einen Anwesenheitsschein für die Vorlesung erwerben möchten, dürfen einmal unentschuldigt fehlen.
    Jedes weitere Fehlen ist dem Dozenten zu erklären.
  • Es ergibt sich eine kleine Überlappung zur Vorlesung Künstliche Intelligenz, da in beiden Vorlesungen Neuronale Netze behandelt
    werden. Eine gleichzeitige Teilnahme an beiden Vorlesungen ist jedoch nicht zwingend erforderlich.

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Last update: 18.03.2013, 11:06
Webmaster: Ole Hansen