392265 ISY Project: Computer Vision for Autonomous Agents and Vehicles (Pj) (SoSe 2020)

Inhalt, Kommentar

In the project, you will gain practical experience with Computer Vision for Autonomous Vehicles [1] in simulated environments, apply neural networks and computational approaches [2-5] to learn and produce complex purposeful actions in the context of one of the following environments on your choice [6-9]

[1] Udacity: https://www.udacity.com/course/computer-vision-nanodegree--nd891
[2] CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction
https://www.youtube.com/watch?v=z_NJxbkQnBU
[3] DSO: Direct Sparse Odometry
https://www.youtube.com/watch?v=C6-xwSOOdqQ
[4] ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras
https://www.youtube.com/watch?v=ufvPS5wJAx0
[5] YOLO COCO Object Detection
https://youtu.be/yQwfDxBMtXg
https://youtu.be/9s_FpMpdYW8
[6] Unity Obstacle Tower Challenge: https://youtu.be/owKdLnCjy3o
[7] Minecraft: https://www.aicrowd.com/challenges/neurips-2019-minerl-competition
[8] Doom: http://vizdoom.cs.put.edu.pl
[9] Autonomous Drone Navigation with Deep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=H7Ym3DMSGms
In case this would not find enough interest for a team project, this project proposal would be also offered (in reduced/modified form)
[x] as individual project 
[x] as project for 2-3 students

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Introduction to Neural Networks or Advanced Neural Networks courses.
Python or C++ ( > 1 year).

Lehrende

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-GP Grundlagenprojekt Intelligente Systeme Gruppenprojekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
Adresse:
SS2020_392265@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_205820514@ekvv.uni-bielefeld.de
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Dienstag, 4. Februar 2020 
Letzte Änderung Zeiten:
?
Letzte Änderung Räume:
?
Art(en) / SWS
Projekt (Pj) / 4
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
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Planungshilfen
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205820514