應用電腦視覺
Applied Computer Vision
學期
110-1
學分
3
學分
當期課號
5043
永久課號
IEE5741
開課單位
電子研究所
授課教師
鄭文皇
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 |
|---|---|
6 14:20–15:10 | 應用電腦視覺 ED525 3 節連堂 |
7 15:30–16:20 | |
8 16:30–17:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程的主要講授內容是電腦視覺的重要研究課題,特別著重在實際應用,目標是使學生在修習本課程之後,建立電腦視覺的學理知識,同時具備自行建構電腦視覺系統以解決真實世界問題的能力,為以後從事相關領域的研究與開發工作奠定堅實的基礎。
先修科目
無絕對必須之先修科目或先備能力的要求,但建議曾修習過影像處理、機器學習,或具備基本知識者為佳。本課程之課程作業原則上將使用Python程式語言來進行。
教學方式
本課程開放加簽與旁聽
評分方式
作業40%、期中報告15%、期末專題45%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | ‧ Overview of Applied Computer Vision ‧ Feature Detectors and Descriptors (I) 因應疫情本課程暫時改為線上進行:https://meet.google.com/qem-nqkd-ejm |
| 第 2 週 | 中秋節調整放假 |
| 第 3 週 | ‧ Feature Detectors and Descriptors (II) ‧ Neural Networks |
| 第 4 週 | Generic Object Detection |
| 第 5 週 | 國慶日調整放假 |
| 第 6 週 | Instance Segmentation |
| 第 7 週 | Long-Tailed Visual Recognition |
| 第 8 週 | Mitigating Dataset Bias |
| 第 9 週 | Recognition for Sequential Visual Data |
| 第 10 週 | Transformer Networks in Computer Vision |
| 第 11 週 | Midterm Presentation |
| 第 12 週 | Midterm Presentation |
| 第 13 週 | Weakly Supervised Object Detection |
| 第 14 週 | 3D Visual Computing |
| 第 15 週 | Self-supervised Learning in Computer Vision |
| 第 16 週 | Course Project Demonstration |
教科書
以教師自編講義為主,輔以下列參考書籍: 1. David A. Forsyth and Jean Ponce, “Computer Vision: A Modern Approach,” Pearson, 2011. 2. Richard Szeliski, “Computer Vision: Algorithms and Applications,” Springer, 2010.