|
課程名稱 |
Computer Vision: from recognition to geometry |
|
開課學期 |
109-2 |
|
授課對象 |
電機資訊學院 電機工程學研究所 |
|
授課教師 |
SHAO-YI CHIEN |
|
課號 |
EEE5053 |
|
課程識別碼 |
943 U0550 |
|
班次 |
|
|
學分 |
3.0 |
|
全/半年 |
半年 |
|
必/選修 |
選修 |
|
上課時間 |
星期五7,8,9(14:20~17:20) |
|
備註 |
總人數上限：100人 |
|
|
|
|
課程簡介影片 |
|
|
核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
|
課程大綱
|
|
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
|
|
課程概述 |
本課程的內容涵蓋電腦視覺的多個面向，從image processing, recognition/detection, 到geometry等方向都在課程內容之中，期能讓修課同學對電腦視覺領域有完整的認識。
課程網要如下：
Introduction to human vision systems
Camera basic, image formation and basic Image processing
Feature detection and matching
Machine learning basics
Deep learning basics
Recognition and detection
Segmentation
Projective Geometry, Transformations and Estimation/Camera calibration
Camera Geometry and Single View Geometry
Two-View Geometry
Dense motion estimation/stereo
Structure from motion
3D reconstruction/depth sensing
Computational photography
Object tracking
Advanced topics in CV
.
課程網站 ： http://media.ee.ntu.edu.tw/courses/cv/21S/ |
|
課程目標 |
本課程的內容涵蓋電腦視覺的多個面向，從image processing, recognition/detection, 到geometry等方向都在課程內容之中，期能讓修課同學對電腦視覺領域有完整的認識。
本課程和另外一門課程Deep Learning for Computer Vision互相搭配，兩們課皆修將可對此領域有全盤且深入的學習。 |
|
課程要求 |
需具備基本程式設計能力，本課程可能會使用C/C++/Python進行實作 |
|
預期每週課後學習時數 |
|
|
Office Hours |
另約時間 |
|
指定閱讀 |
|
|
參考書目 |
Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011.
Richard Hartley and Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Second Edition, Cambridge, 2003.
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, Deep Learning, The MIT Press, 2016. |
|