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Foto: Matthias Friel

Computer Vision Hardware Architekturen - Einzelansicht

Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer
SWS 2 Semester WiSe 2023/24
Einrichtung Institut für Informatik und Computational Science   Sprache deutsch
Belegungsfrist 02.10.2023 - 10.11.2023

Belegung über PULS
Gruppe 1:
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    Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson Ausfall-/Ausweichtermine Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Seminar Mo 14:00 bis 16:00 wöchentlich 16.10.2023 bis 05.02.2024  2.70.0.08 Kreowsky 25.12.2023: 1. Weihnachtstag
01.01.2024: Neujahr
Kommentar

Das Seminar "Computer Vision Hardware Architekturen" behandelt ausgewählte Themen aus dem Bereich der Computer Vision (CV) und konzentriert sich auf die Rolle von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) in der Computer Vision und Bildverarbeitung.

Es behandelt dabei Schlüsseltechnologien und Design Prozesse für Themen aus der Robotik, dem autonomen Fahren und moderner Automatisierung.

Behandelt werden grundlegende Verfahren wie Kantendetektoren und "handcrafted features” wie SIFT / SURF bis hin zu modernen Machine Learning Verfahren.

Damit wird ein ganzheitlicher Einblick in die Hardwarebeschleunigung für Computer Vision vermittelt.

Die Studierenden werden sich mit aktuellen Themen auseinandersetzen und ihre Erkenntnisse in Form einer Präsentation teilen.

Literatur

"Design for Embedded Image Processing on FPGAs" von Donald G.Bailey

Bemerkung

Der erste Termin ist am Montag, den 23. Oktober.

Lerninhalte
  • Die Funktionsweise von FPGAs kennen lernen und deren Rolle in CV-Systemen verstehen.
  • Tradeoffs bei der Implementierung von CV-Verfahren auf spezieller Hardware verstehen.
  • Sich mit aktuellen Themen aus dem Bereich auseinandersetzen.
Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Studierende im Bachelor und Masterstudiengang, die einen speziellen Interessenschwerpunkt im Bereich der technischen Informatik haben.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25