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Seminar Rechnersehen

Dimitri Korsch

Inhalt

Mit der Verbreitung von digitalen Kameras im privaten Bereich ist der Bedarf an Anwendungen zur automatisierten Analyse aufgenommener Bilder rasant gewachsen. In diesem Seminar werden wir daher Techniken analysieren, welche in der Grenze von Maschinellem Lernen und Digitaler Bildverarbeitung angesiedelt sind. Zur Auswahl steht dabei eine breite Vielfalt von möglichen Themen, welche von 3D Analyse bis hin zu unüberwachter Bildverarbeitung reicht.

Es sind unter anderem folgende Themen zu vergeben:

  • SLIC Superpixels - maschinenelle Bildsegmentierung (Achanta et al., 2012, TPAMI)
  • Überblick Deep Learning (LeCun et al., 2015, Nature)
  • Fast Feature Pyramids - Beschleunigung der Objekterkennung durch Extrapolation (Dollar et al., 2014, TPAMI)
  • Scalable Object Detection using Deep Neural Networks (Erhan et el., 2014, CVPR)
  • Fine-grained recognition - Unterscheidung von visuell ähnlichen Kategorien (Zhang et al., 2014, ECCV)
  • Gauss-Prozess-Modelle für die visuelle Objekterkennung (Kapoor et al., 2010, IJCV)
  • Weitere Vorschläge können gern erbracht werden!

In diesem Seminar werden wir uns mit Anwendungen der Bildverarbeitung und visuellen Erkennung beschäftigen. Aktuell ist ein massiver Trend zu beobachten bei dem viele Verfahren der Bildverarbeitung auch in der Praxis Anwendung finden.Das Seminar soll ein Überblick über verschiedene aktuelle Systeme geben und deren Grundidee vermitteln. Es werden keine Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung benötigt. Von jedem Seminarteilnehmer wird ein 30 min. Vortrag erwartet, eine 7-10 Seiten lange Ausarbeitung, Anwesenheit sowie aktive Mitarbeit.

Fine-grained recognition ist nur eines von vielen möglichen Vortragsthemen
Fine-grained recognition ist nur eines von vielen möglichen Vortragsthemen

Termine

Vorbesprechung, Einführung, und Terminfindung finden in der ersten Semesterwoche statt. Zudem wird ein Termin für individuelle Fragen am gleichen Tag, gleicher Raum,  17:00 Uhr angeboten.

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