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Übersicht
Veranstaltungsart: Seminar (Master)
Modulsignatur: INF-0095
Credits: 2 SWS, 4 LP
Turnus: Jedes Semester
Empfohlenes Semester:
ab 1. Semester
Prüfung: Schriftliche Seminararbeit + Präsentation
Sprache: Deutsch oder Englisch (nach Wahl)

Themen

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

 

Hinweis: Vorkenntnisse aus unserer Mastervorlesung „Machine Learning and Computer Vision“ sind sehr hilfreich, aber nicht zwingend notwendig.

 

Themen der letzten Jahre:

  • Support Vector Machines
  • Bag of Visual Words for Image Retrieval
  • Image Retrieval with Fisher Vectors
  • High Dynamic Range (HDR) Imaging
  • The Advent of Convolutional Neural Networks in
    Computer Vision
  • Dense Fully Convolutional Learning
  • Image Captioning with CNNs and LSTMs
  • Visual SLAM Methods
  • GANs for Pose-based Human Image Generation
  • Semantic Segmentation

 

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!

Hinweis: Diese Seminar wird ab sofort jedes Semester angeboten.

 

 

 

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