Riadok 34: | Riadok 34: | ||
*23.2. Príznaky I. [https://docs.google.com/presentation/d/1jjdKqG_RBdl_gESP9W0-rnd9rl5Lum3tv1nkzgNc0js/edit?usp=sharing slidy] [https://slides.komododecks.com/cc12edfb-4db5-4bfa-a7f4-12509076f719 Momenty] [https://slides.komododecks.com/3fc62e12-2b96-40c7-ab0a-45ca9327f797 lecture] | *23.2. Príznaky I. [https://docs.google.com/presentation/d/1jjdKqG_RBdl_gESP9W0-rnd9rl5Lum3tv1nkzgNc0js/edit?usp=sharing slidy] [https://slides.komododecks.com/cc12edfb-4db5-4bfa-a7f4-12509076f719 Momenty] [https://slides.komododecks.com/3fc62e12-2b96-40c7-ab0a-45ca9327f797 lecture] | ||
*2.3. Príznaky II. [https://docs.google.com/presentation/d/1KNgcDiP4AOz51focl4TMKp5SXM6qp7sJCuoBuH4Jpig/edit?usp=sharing slidy ] [https://slides.komododecks.com/46932f62-9513-44f6-af97-2abd55dd4573 lecture] | *2.3. Príznaky II. [https://docs.google.com/presentation/d/1KNgcDiP4AOz51focl4TMKp5SXM6qp7sJCuoBuH4Jpig/edit?usp=sharing slidy ] [https://slides.komododecks.com/46932f62-9513-44f6-af97-2abd55dd4573 lecture] | ||
− | *9.3. Príznaky III. [https://docs.google.com/presentation/d/1alJYefis1Xbu5fcyOa3FqWmXHbg55s_zTq9Zf-16iyA/edit?usp=sharing slidy] | + | *9.3. Príznaky III. [https://docs.google.com/presentation/d/1alJYefis1Xbu5fcyOa3FqWmXHbg55s_zTq9Zf-16iyA/edit?usp=sharing slidy] [https://youtu.be/h6QJLx22zrE 1D DFT Video] [https://slides.komododecks.com/5a331422-b0e5-467d-9113-394649303baf lecture part2] [https://slides.komododecks.com/d3d3c6d1-6e99-4d9c-8225-e5dbc407cb22 lecture] |
− | + | ||
*16.3. Hľadanie objektov[https://docs.google.com/presentation/d/15MIFDd5yQPi3GtknVGELrvqXAyHbcIEFuMu5hJvu1w8/edit?usp=sharing slidy] [https://slides.komododecks.com/c5151131-8468-47de-888c-af7539a6d4e5 lecture] | *16.3. Hľadanie objektov[https://docs.google.com/presentation/d/15MIFDd5yQPi3GtknVGELrvqXAyHbcIEFuMu5hJvu1w8/edit?usp=sharing slidy] [https://slides.komododecks.com/c5151131-8468-47de-888c-af7539a6d4e5 lecture] | ||
*23.3. Lokálne príznaky [https://docs.google.com/presentation/d/1baR-d0bC_EpLdSlr-ec348ivPFjWFXNOmxuT-dMpCP4/edit?usp=sharing slidy] | *23.3. Lokálne príznaky [https://docs.google.com/presentation/d/1baR-d0bC_EpLdSlr-ec348ivPFjWFXNOmxuT-dMpCP4/edit?usp=sharing slidy] |
Verzia zo dňa a času 10:48, 23. marec 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/sk
zhaladova{z@vin@@č}fmph.uniba.sk
MS Teams
Kód do teamu na MS Teams: xmsz1y8, prípadne link
Materiály
Organizácia výučby
- Prednášky
- 16.2. Úvod a Motivácia slidy
- 23.2. Príznaky I. slidy Momenty lecture
- 2.3. Príznaky II. slidy lecture
- 9.3. Príznaky III. slidy 1D DFT Video lecture part2 lecture
- 16.3. Hľadanie objektovslidy lecture
- 23.3. Lokálne príznaky slidy
- 30.3. Saliency, Detekcia tvárí, slidy
- 6.4. CBIR, Vyhodnocovanie kvality obrazu, Saliency II, slidy
- 13.4. HDR, Tone mapping, gammut mapping slidy
- 20.4. CNN I slidy
- 27.4. 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. Študenti, ktorí sa nemôžu z dôvodu prekrývajúcej sa výuky učastniť cvičení môžu body za aktivitu dostať na konzultácii, ktorá sa koná vždy po skončení riadneho cvičenia. Bližšie informácie nájdete na githube v zložke PV.
- 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 |