Computer Vision III: Detektion, Segmentierung und Tracking (IN2375)
Computer Vision III: Detection, Segmentation, and Tracking (IN2375)
Lehrveranstaltung 0000000435 im WS 2022/3
Basisdaten
LV-Art | Vorlesung mit integrierten Übungen |
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Umfang | 4 SWS |
betreuende Organisation | Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers) |
Dozent(inn)en |
Nikita Araslanov Björn Häfner Simon Weber Leitung/Koordination: Daniel Cremers Mitwirkende: Regine Hartwig Dominik Muhle |
Termine |
Di, 16:00–18:00, Interims II 004 Do, 08:00–10:00, MI HS1 |
Zuordnung zu Modulen
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IN2375: Computer Vision III: Detektion, Segmentierung und Tracking / Computer Vision III: Detection, Segmentation, and Tracking
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Fokussierungsrichtung Bildgebende Verfahren im M.Sc. Biomedical Engineering and Medical Physics
weitere Informationen
Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).
ergänzende Hinweise | - Proposal-based object detection (Faster-RCNN) - One-stage detectors (YOLO, SSD, RetinaNet) - Point-based detection - Instance segmentation (Mask-RCNN) - Semantic segmentation - Panoptic segmentation - Video object segmentation (OSVOS) - Visual object tracking - Multiple object tracking - Graph neural networks for object tracking - 3D object tracking - Trajectory prediction |
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Links |
E-Learning-Kurs (z. B. Moodle) TUMonline-Eintrag |