Über diesen Kurs

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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch
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National Research University Higher School of Economics

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up84%(1,159 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to image processing and computer vision

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 56 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
9 Videos
Short introduction to computer vision4m
Digital images3m
Structure of human eye and vision6m
Color models15m
Image processing goals and tasks2m
Contrast and brightness correction5m
Image convolution7m
Edge detection8m
1 Lektüre
About the University10m
1 praktische Übung
Basic image processing30m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Convolutional features for visual recognition

3 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 91 min)
12 Videos
AlexNet, VGG and Inception architectures11m
ResNet and beyond10m
Fine-grained image recognition5m
Detection and classification of facial attributes6m
Content-based image retrieval7m
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8m
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9m
Face verification6m
The re-identification problem in computer vision5m
Facial keypoints regression6m
CNN for keypoints regression5m
1 praktische Übung
Convolutional features for visual recognition30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Object detection

2 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 46 min)
13 Videos
Sliding windows3m
HOG-based detector2m
Detector training3m
Viola-Jones face detector5m
Attentional cascades and neural networks3m
Region-based convolutional neural network3m
From R-CNN to Fast R-CNN5m
Faster R-CNN4m
Region-based fully-convolutional network2m
Single shot detectors3m
Speed vs. accuracy tradeoff1m
Fun with pedestrian detectors1m
1 praktische Übung
Object Detection30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Object tracking and action recognition

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 74 min)
11 Videos
Optical flow5m
Deep learning in optical flow estimation5m
Visual object tracking5m
Examples of visual object tracking methods13m
Multiple object tracking5m
Examples of multiple object tracking methods8m
Introduction to action recognition6m
Action classification7m
Action classification with convolutional neural networks5m
Action localization6m
1 praktische Übung
Video Analysis30m

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