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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 vom maschinellen Lernen und digitaler Bildverarbeitung angesiedelt sind. Dieses Semester liegt der Fokus auf den aktuellen Verfahren im Zusammenhang mit Deep Learning wie rekurrente neuronale Netze (Recurrent Neural Networks) oder Aufmerksamkeitsnetze (Attention Networks).

Es sind unter anderem folgende Themen zu vergeben:

  • Deep Learning Overview (LeCun et al., 2015)
  • Recurrent Neural Networks
  • Recurrent Models of Visual Attention (Mnih et al., 2014, DeepMind)
  • Attention for fine-grained categorization (Sermanet et al. 2014, Google Inc)
  • Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning (Caicedo et al. 2015)

Andere Themenvorschläge sind natürlich auch willkommen! 


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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