TU Wien:Grundlagen der Computer Vision VU (Hermosilla Casajus)

Daten

Vortragende	Pedro Hermosilla Casajus• Lisa Magdalena Weijler
ECTS	6,0
Alias	Fundamentals of Computer Vision (en)
Letzte Abhaltung	2024W
Sprache	English
Mattermost	grundlagen-der-computer-vision • Register • Mattermost-Infos
Links	tiss:193125, eLearning, Homepage

Zuordnungen

Bachelorstudium Informatik	Modul Grundlagen der Computer Vision (Breite Wahl)
Bachelorstudium Medieninformatik und Visual Computing	Modul Grundlagen der Computer Vision (Pflichtfach)

Inhalt

noch offen, bitte nicht von TISS/u:find oder Homepage kopieren, sondern aus Studierendensicht beschreiben.

Themen waren

• Image formation und filtering, was man noch von EVC ein bissi kennen sollte
• Image features wie SIFT
• Und dann fast nur Neural Network Themen
• Image classification, klassisch und mit NNs
• Object detection
• Image segmentation
• Image generation
• 3D reconstruction and vision
• 3D models

Ablauf

noch offen

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

noch offen

Vortrag

noch offen

Übungen

noch offen

Prüfung, Benotung

WS 24 - Exam 1

Die Prüfung war ähnlich zu dem Probetest auf Tuwel. Die Themengebiete waren die gleichen, und die Struktur auch. (Multiple Choice und danach schriftliche Fragen)

Bei den Multiple Choice Fragen wurden zu jedem Thema einige Fragen gestellt, z.B. Fragen zu Vektoren (Image Formation), "the result of two convolutions is another convolution (true)"

Eine der beliebten Fragen scheint Backpropagation zu sein, da man dieses gut rechnen kann. Ansonsten war sehr wenig mathematisches gefragt.

Auch wurde zum Pinhole Camera Model eine schriftliche Frage gestellt (erklären, was sind die Limitierungen, warum würde man eine Linse verwenden).

Am Ende wurde noch zu einer eher konkreten NN Architektur eine Frage gestellt. (PointNet Architecture, und wie muss man diese erweitern für ...)

WS 24 - Exam 1 / open questions

1. Explaion Backpropagation + draw graph with x=1, y=4 and f(x,y)=x*x + y + 1/(x+y) (memory protocol!)
2. Explain R-CNN and Fast R-CNN (What does it, Architecture, Difference)
3. Harris Förstner Corner Detector (How does it work)

Dauer der Zeugnisausstellung

WS23: Prüfung am 26.01.2024, Zeugnis am 26.02.2024 (1 Monat)

Zeitaufwand

noch offen

Unterlagen

noch offen

Tipps

noch offen

Highlights / Lob

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik

noch offen

Materialien

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