Geometric Verification - Canny - Quickshift
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Übersicht
Veranstaltungsart: Seminar (Bachelor)
Modulsignatur: INF-0089
Credits: 2 SWS, 4 LP
Turnus: Jedes Semester
Empfohlenes Semester:
ab 5. Semester
Prüfung: Schriftliche Seminararbeit + Präsentation
Sprache: Deutsch oder Englisch (nach Wahl)

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.

 

 

 

 

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