193.125 Grundlagen der Computer Vision
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2023W, VU, 4.0h, 6.0EC
TUWELLectureTube

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • LectureTube Lehrveranstaltung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage die wichtigsten Theorien, Prinzipien, Konzepte und Algorithmen der Computer Vision zu benennen, erklären und gegenüberzustellen. Ihr Wissen und Verstehen entspricht dem Stand der Fachliteratur im Bereich der Computer Vision.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

In der Vorlesung werden fortgeschrittene Methoden der Computer Vision vertiefend behandelt:

  • Grundlagen in CV
    • Was ist Computer Vision?
    • Wieso ist Computer Vision schwierig?
    • State-Of-The-Art Anwendung
  • Image Formation
    • Pinhole Model
    • 2D Transformations
    • 3D Transformations
    • Camera Matrix
    • Photometry (Was ist Licht?)
    • Thin Lens Camera
  • Image Filtering
    • Point Operations
    • Linear Filters
    • Image Pyramids
  • Local Features
    • Corner Detection
    • SIFT
  • Image Classification
    • Challenges of Image Classification
    • Classification Methods (KNN, Clustering, Decision Trees, Random Forest, Linear Classification)
    • Neural Networks
    • Convolutional Neural Network (CNN)
    • CNN Architectures
    • Pretraining and Finetuning
  • Object Detection
  • Image Segmentation
  • Instance Segmentation
  • 3D Reconstruction
    • Epipolar Geometry
    • Structure from Motion
    • Bundle Adjustment
    • Stereo Matching
    • Block Matching
  • 3D Data
    • Image-based Neural Networks
    • Voxel-based Neural Networks
    • Point-based Neural Networks
    • Graph-based Neural Networks
    • Coordinate-based Neural Networks

 

Methoden

Vorträge der theoretischen Konzepte mittels Folien, Programmieraufgaben.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS-Aufteilung (Schätzung, Empfehlung):


28 Std. Vorlesung
54 Std. Vorbereitungs-Einheiten, individuelle Vorbereitung und Tests
68 Std. Übungsaufgaben lösen und Abgabegespräche
---------------------------------------------
150 Std. entspricht 6 ECTS zu je 25 Std.

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.13:00 - 15:0003.10.2023 - 23.01.2024FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Grundlagen der Computer Vision - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.03.10.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.10.10.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.17.10.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.24.10.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.31.10.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.07.11.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.14.11.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.21.11.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.28.11.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.05.12.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.12.12.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.19.12.202313:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.09.01.202413:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.16.01.202413:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Di.23.01.202413:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung

Leistungsnachweis

Abgabe von 5 Übungsbeispielen

Ablegung von 1 Test

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Mi.17:00 - 19:0006.03.2024EI 5 Hochenegg HS schriftlich15.02.2024 00:00 - 05.03.2024 23:59in TISSGrundlagen der Computer Vision Prüfung 2
Mi.15:00 - 17:0015.05.2024EI 9 Hlawka HS - ETIT schriftlich20.03.2024 00:00 - 14.05.2024 23:59in TISSGrundlagen der Computer Vision Prüfung 3
Mi.17:00 - 19:0012.06.2024EI 9 Hlawka HS - ETIT schriftlich20.05.2024 00:00 - 11.06.2024 23:59in TISSGrundlagen der Computer Vision Prüfung 4

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.09.2023 09:00 08.10.2023 00:00 08.10.2023 00:00

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
033 521 Informatik Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 532 Medieninformatik und Visual Computing Pflichtfach5. SemesterSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Mathematik: Vektor und Matrizenrechnung, aus Lineare Algebra
Programmieren, objektorientiertes Programmieren
Computer Vision Kenntnisse, aus Modul Einführung in Visual Computing (beide Teile) sowie dessen Voraussetzungsmodule

Python-Kenntnisse vorteilhaft, aber nicht notwendig.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch