| Riadok 52: | Riadok 52: | ||
| − | ;Cvičenia - | + | ;Cvičenia - 2020/2021 |
Prezentácie a ostatné materiály môžete nájsť na [https://github.com/kocurvik/edu/ githube] v zložke PV | Prezentácie a ostatné materiály môžete nájsť na [https://github.com/kocurvik/edu/ githube] v zložke PV | ||
| + | |||
| + | ; Bodovanie | ||
| + | |||
| + | Za cvičenia môžete dohromady získať 40 bodov. 3x10b za domáce úlohy a 10b za aktivu počas cvičení. | ||
; Priebežné hodnotenie | ; Priebežné hodnotenie | ||
| Riadok 89: | Riadok 93: | ||
Zadania úloh môžete nájsť na [https://github.com/kocurvik/edu/ githube] v PV/prezentacie/duXX.pdf | Zadania úloh môžete nájsť na [https://github.com/kocurvik/edu/ githube] v PV/prezentacie/duXX.pdf | ||
| − | |||
| − | |||
<!-- | <!-- | ||
Verzia zo dňa a času 21:07, 11. február 2021
Počítačové videnie 2-AIN-147/19
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/skzhaladova{z@vin@@č}fmph.uniba.sk
Materiály
Organizácia výučby
- Prednášky
- 18.2. Úvod a Motivácia slidy
- 25.2. Príznaky I. slidy
- 3.3. Príznaky II. slidy
- 10.3. Príznaky III. slidy
- 17.3. Hľadanie objektovslidy
- 24.3. Lokálne príznaky slidy
- 31.3. Saliency, Detekcia tvárí, slidy
- 7.4. CBIR, Vyhodnocovanie kvality obrazu, Saliency II, slidy
- 14.4. HDR, Tone mapping, gammut mapping slidy
- 21.4. CNN I slidy
- 28.4. CNN II slidy
- Cvičenia - 2020/2021
Prezentácie a ostatné materiály môžete nájsť na githube v zložke PV
- Bodovanie
Za cvičenia môžete dohromady získať 40 bodov. 3x10b za domáce úlohy a 10b za aktivu počas cvičení.
- Priebežné hodnotenie
- Cvičenia - 2018/2019
- 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
Zadania úloh môžete nájsť na githube v PV/prezentacie/duXX.pdf
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 |