Lernplan
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Computer Vision
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Computer Vision
11 Themen · 23h gesamt ·
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T1
Bildentstehung und Sensoren
Dieses Thema behandelt die physikalischen und technischen Grundlagen der Bilderfassung, von der Blendenöffnung über…
Medium
1.5h
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T2
Digitale Bildrepräsentation und Bildverarbeitung
Dieses Thema deckt ab, wie Bilder digital als Pixel-Matrizen mit Kanälen repräsentiert werden und welche mathematis…
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3h
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T3
Geometrische Transformationen, Bildmerkmale und Stitching
Dieses Thema behandelt die mathematische Beschreibung von Bildtransformationen, robuste Merkmalsextraktion (SIFT),…
Hoch
2.5h
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T4
Von 2D zu 3D: Stereo und Tiefenrekonstruktion
Dieses Thema erklärt, warum beim Abbilden von 3D auf 2D Tiefeninformation verloren geht, und wie durch Stereovision…
Hoch
2h
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T5
Convolutional Neural Networks (CNNs) für Computer Vision
Dieses umfangreiche Thema behandelt den Aufbau, das Training und die Regularisierung von CNNs, wichtige Architektur…
Hoch
3h
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T6
3D Computer Vision mit Deep Learning
Dieses Thema behandelt das Problem der monokularen Tiefenschätzung als inhärent mehrdeutiges Problem sowie die vers…
Medium
1h
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T7
Objekterkennung (Object Detection)
Dieses Thema behandelt die Kerntechniken der Objekterkennung, von grundlegenden Konzepten wie IoU und NMS über Anch…
Hoch
3h
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T8
Bildsegmentierung
Dieses Thema behandelt die drei Varianten der Bildsegmentierung (semantisch, Instanz, panoptisch), klassische und D…
Hoch
2h
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T9
Tracking und Bewegungsschätzung
Dieses Thema behandelt die Schätzung von Bewegungen auf Pixel-Ebene (Optical Flow) sowie die Verfolgung von Objekte…
Hoch
2h
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T10
Tools, Frameworks und aktuelle Trends
Dieses Thema gibt einen Überblick über das Ökosystem von Computer-Vision-Tools sowie über aktuelle Entwicklungen wi…
Medium
1h
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T11
Privatsphäre, Ethik und Robustheit
Dieses Thema behandelt die Risiken und Verantwortlichkeiten beim Einsatz von Computer-Vision-Systemen in der Praxis…
Hoch
2h
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