392020 Deep Learning Ansätze in der Bildverarbeitung (S) (SoSe 2022)

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Die Teilnahme am Freitag 8. April ist obligatorisch, da hier die Seminarthemen verteilt werden.

Diese Veranstaltung ist nicht für Studierende des Masterstudiengangs Interdisziplinäre Medienwissenschaft geöffnet. Studierende dieses Studiengangs belegen bitte die Veranstaltung 392016 Grundlagen der Virtuellen und Erweiterten Realität.

Contents, comment

Die erste Veranstaltung am Freitag 08. April muss corona-bedingt leider online stattfinden. Der entsprechende Zoom-Link ist:
https://uni-bielefeld.zoom.us/j/61076262171?pwd=RDQzd1VFTVE0NlRkNnNuaEdUTE5vUT09

Dieses Seminar behandelt Ansätze des sogenannten "Deep Learning" in der Bildverarbeitung, die in den letzten Jahren eine rasante Entwicklung genommen haben und in fast allen Problemstellungen der Bildverarbeitung Einzug gefunden haben. Grundansatz ist, dass neuronale Netze mit vielen Schichten trainiert werden. Um die Anzahl der Gewichtsparameter wenigstens halbwegs zu begrenzen, verwendet man zu Beginn oftmals sogenannte "Convolutional Networks", die im Prinzip komplexe Filtermasken darstellen, wie wir sie in der Vorlesung im Wintersemester bereits kennengelernt haben. Im Gegensatz zu den Filtermasken, die wir bislang verwendet haben, sind die Koeffizienten nicht fest vorgegeben, sondern werden problemspezifisch trainiert.
Im Lauf des Seminars werden wir unterschiedliche Ansätze aus den Bereichen Segmentierung, Objektdetektion, Objekterkennung, Erkennung salienter Bereiche und spezifischer Anwendungen näher betrachten.

Requirements for participation, required level

Die Kenntnisse der Vorlesung "Bildverarbeitung" und der dazugehörigen Übungen werden vorausgesetzt.

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  
weekly Fr 12-14 Y-1-202 04.04.-15.07.2022
not on: 4/15/22 / 7/15/22
einmalig am 15.07.2022 in X-E0-200
one-time Fr 12-14 X-E0-200 15.07.2022 einmalig am 15.07.2022 in X-E0-200

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Subject assignments

Module Course Requirements  
39-Inf-BV Bildverarbeitung Seminar zu ausgewählten Themen aus dem Bereich Bildverarbeitung Ungraded examination
Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.


No more requirements
E-Learning Space
E-Learning Space
Address:
SS2022_392020@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_318572885@ekvv.uni-bielefeld.de
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
Email archive
Number of entries 0
Open email archive
Last update basic details/teaching staff:
Wednesday, November 17, 2021 
Last update times:
Wednesday, March 2, 2022 
Last update rooms:
Wednesday, March 2, 2022 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
seminar (S) / 2
Department
Faculty of Technology
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318572885