Globoko učenje v računalniškem vidu

Raziskovalno področje računalniški vid naslavlja probleme povezane z zajemanjem, procesiranjem, analizo in razumevanjem vizualne informacije kot so slike, video in oblaki 3D točk. Eden temeljnih problemov računalniškega vida je vizualno učenje in razpoznavanje, t.j., učenje predstavitev (predmetov, obrazov, prostorov, akcij, itn.), ki se lahko nato uporabljajo za klasifikacijo nepoznanih primerov na novih slikah. Konvolucijske nevronske mreže in sorodni pristopi globokega učenja so se izkazali za zelo uspešen način za iskanje zmogljive predstavitve in učinkovitega klasifikatorja v poenotenem pristopu, ki daje odlične rezultate v različnih nalogah s področja računalniškega vida. Glavni cilj tega predmeta je uvesti študente na področje globokega učenja, s posebnim poudarkom na aplikaciji le-tega v računalniškem vidu. Študentje se bodo seznanili z glavnimi principi računalniškega vida in strojnega učenja ter s povezavo z globokimi nevronskimi mrežami. Naučili se bodo kako naučiti in uporabljati globoke nevronske mreže z glavnim poudarkom na konvolucijskih nevronskih mrežah. Pokazali bomo kako se ti pristopi uporabljajo za klasifikacijo in detekcijo predmetov, kot tudi za ostale naloge na področju računalniškega vida in tudi širše.