Kursplan för

Datorseende avancerad kurs
Advanced Topics in Computer Vision

FMA315F, 7,5 högskolepoäng

Gäller från och med: Höstterminen 2023
Beslutad av: Maria Sandsten
Datum för fastställande: 2023-10-03

Avdelning: Matematik (LTH)
Kurstyp: Ren forskarutbildningskurs
Undervisningsspråk: Engelska

Kursen går igenom avancerade ämnen inom datorseende med ett fokus på geometriskattning.

Kunskap och förståelse

För godkänd kurs skall doktoranden

Förstå avancerade begrepp och tekniker inom geometriskt datorseende, inklusive SLAM, SFM och lokalisering från bilder.
Förstå och diskutera nuvarande forskningsfront och framtida forskningsriktningar inom geometrisk datorseende.
Vara bekant med metriker och dataset som används för att mäta prestanda av metoder.

Färdighet och förmåga

För godkänd kurs skall doktoranden

kunna applicera tekniker inom geometriskt datorseende, inklusive SLAM, SFM och lokalisering från bilder.
Analysera och tolka bilder för 3D-rekonstruktion och scenförståelse.
kunna utveckla och implementera system för kameraskattning och 3D-rekonstruktion.
kunna använda metriker och dataset för att mäta prestanda av utvecklade metoder.

Ämnen som gås igenom är SLAM (simultaneous localization and mapping), SFM (struktur och rörelse) och lokalisering från bilder.

Vetenskapliga artiklar som belyser både historik och nuvarande forskningsfront inom området.

Undervisningsformer: Seminarier, litteraturkurs som självstudier

Examinationsform: Seminarieföredrag av deltagarna
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:

Förutsatta förkunskaper: Väl förtrogen med grundläggande datorseende, bildanalys och maskininlärning

Kursansvariga:

Fullständig visning