>>> Aufgrund eines Forschungssemesters wird das Seminar im WS22/23 nicht angeboten <<<

Themen

Die Seminarthemen werden jedes Jahr angepasst und bei der Erstbesprechnung vorgestellt.

Themen der letzten Jahre:

• Image Stitching
• Camera Calibration
• Optical Flow
• Visual Odometry
• Kalman Filter for Recursive State Estimation
• Reinforcement Learning with Q-Learning and Deep Q-Learning
• Clustering Algorithms
• Event-based Vision
• Image Segmentation with Mean Shift
• Bag of Visual Words for Image Retrieval
• Image Segmentation with CNNs
• Semi-Supervised Learning with FixMatch
• Image Style Transfer
• Adversarial Examples in Machine Learning
• Generative Adversarial Networks
• Image-to-Image Synthesis with CycleGAN
• Graph Neural Networks

Prüfungsleistung

• Schriftliche Seminararbeit
• Mündliche Präsentation
• Die Anwesenheit bei den Präsentationen ist Pflicht!

Weitere Informationen

• Die schriftliche Ausarbeitung kann in Englisch oder Deutsch verfasst werden.
• Es wird eine passende LaTeX Vorlage zur Verfügung gestellt.
• Es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Kurze Demos für die Präsentationen sind jedoch gerne gesehen.