Deep Learning for Computer Vision I: Basics
- Type: Lecture (V)
- Chair: KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik - Institut für Anthropomatik und Robotik - IAR Stiefelhagen
- Semester: SS 2022
-
Time:
Mo 2022-04-25
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-05-02
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-05-09
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-05-16
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-05-23
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-05-30
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-06-13
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-06-20
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-06-27
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-07-04
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-07-11
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-07-18
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
Mo 2022-07-25
11:30 - 13:00, weekly
50.34 Raum -101
50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten (1. Untergeschoss)
-
Lecturer:
Prof. Dr.-Ing. Rainer Stiefelhagen
- SWS: 2
- Lv-No.: 2400007
- Information: On-Site
Organisational issues | Ersetzt ab SS 22 ,,Deep Learning für Computer Vision'' (24628) |
Vorlesungsfolien
1 25.04.2022 Introduction / Overview [pdf]
2 02.05.2022 Neural Networks I – Logistic Regression, Perceptron, MLP, Backprop, Activation Functions, Weight Init., Pretraining [pdf]
3 09.05.2022 Neural Networks II – Optimization & Regularization [pdf]
4 16.05.2022 Deep CNN Networks Background [pdf]
5 23.05.2022 Deep Networks: Object Recognition [pdf]
6 30.05.2022 Object Detection [pdf]
06.06.2022 Pfingstmontag
7 13.06.2022 Image Segmentation [pdf]
8 20.06.2022 Recurrent Neural Networks (RNN) + Embeddings [pdf]
9 27.06.2022 Image and Video Captioning [pdf]
10 04.07.2022 Deep Learning in Video [pdf]
11 11.07.2022 GANs [pdf]
12 18.07.2022 Advanced Topics [pdf]
13 25.07.2022 Summary [pdf]