Riadok 65: | Riadok 65: | ||
* 10. cvičenie - Deep Learning II. - [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv10/cv10.pdf prezentácia] [[Médiá:Course:PV_2018_cv10.pdf |(mirror)]] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv09/NNs.pdf teória] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv10/code.zip kód] [[Médiá:Course:PV_2018_cv10_code.zip |(mirror)]] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv10/data.zip dáta] [https://www.kaggle.com/huan9huan/walk-or-run (originálny link na kaggle)] | * 10. cvičenie - Deep Learning II. - [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv10/cv10.pdf prezentácia] [[Médiá:Course:PV_2018_cv10.pdf |(mirror)]] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv09/NNs.pdf teória] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv10/code.zip kód] [[Médiá:Course:PV_2018_cv10_code.zip |(mirror)]] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv10/data.zip dáta] [https://www.kaggle.com/huan9huan/walk-or-run (originálny link na kaggle)] | ||
− | * 11. cvičenie - Backpropagation - [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv11/cv11.pdf prezentácia] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv11/template.zip template | + | * 11. cvičenie - Backpropagation - [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv11/cv11.pdf prezentácia] [http://sccg.sk/~kocur/edu/PV/cv11/template.zip template] |
;Úlohy | ;Úlohy |
Verzia zo dňa a času 14:07, 12. december 2018
Počítačové videnie 2-MPG-125/15
Toto je stránka k predmetu Počítačové videnie Informačný list predmetu >
Ľudia podieľajúci sa na výučbe
- Prednášajúci
- [Zuzana Berger Haladová]
- Cvičiaci
- [Viktor Kocur]
Kontakty
- Oficiálna stránka kurzu
https://dai.fmph.uniba.sk/w/Course:Pocitacove_videnie/sk
zhaladova{z@vin@@č}fmph.uniba.sk
Materiály
Organizácia výučby
- Prednášky
- 25.09. Úvod a Motivácia slidy
- 2.10. Príznaky I. slidy
- 9.10. Príznaky II. slidy
- 16.10. Príznaky III. slidy
- 23.10. Hľadanie objektov slidy
- 30.10. Voľno
- 6.11. doc. Ftáčnik: Saliency, Detekcia tvárí, slidy
- 13.11. Lokálne príznaky slidy
- 20.11. Mini Erasmus, CBIR, Vyhodnocovanie kvality obrazu, Saliency II, slidy
- 27.11. HDR, Tone mapping, gammut mapping slidy
- 4.12. CNN I slidy
- 11.12. CNN II slidy
- 18.12. 9:50 (V čase prednášky, bude prvý termín skúšky- Povinný)
- Cvičenia
- 0. cvičenie - Základy práce s matlabom: prezentácia (nerozsekané slidy) obrázky
- 1. cvičenie - Precvičenie matlabu - prezentácia obrázky
- 2. cvičenie - Príznaky - regionprops - prezentácia (nerozsekané slidy) súbory riešenie úlohy z cvika
- 3. cvičenie - Príznaky - Momenty, Farby - prezentácia súbory
- 4. cvičenie - Príznaky - Farby, Houghová transformácia, Gáborove filtre - prezentácia súbory
- 5. cvičenie - Hľadanie objektov, Pyramídy - prezentácia súbory
- 6. cvičenie - Saliency - prezentácia súbory
- 7. cvičenie - SIFT, RANSAC - prezentácia súbory
- 8. cvičenie - Miery podobnosti, Detekcia objektov - prezentácia obrázok dataset
- 9. cvičenie - Deep Learning I. - prezentácia teória kód
- 10. cvičenie - Deep Learning II. - prezentácia (mirror) teória kód (mirror) dáta (originálny link na kaggle)
- 11. cvičenie - Backpropagation - prezentácia template
- Úlohy
- Assignments - English versions
- 1. Assignment - deadline 7.11.2018 13:10 - max 10 points -2 points for every day of late submission -assignment files
- Priebežné hodnotenie
Hodnotenie a podmienky absolvovania
Prednáška/Cvičenia 60/40 z oboch treba získať min 50%
Výsledná známka sa určí z celkového bodového zisku podľa nasledovnej tabuľky.
Bodový zisk | Známka |
---|---|
〈90, 100〉 | A |
〈80, 90) | B |
〈70, 80) | C |
〈60, 70) | D |
〈50, 60) | E |
〈0, 50) | FX |