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Prossimo appello:
martedì 14 giugno 2022, ore 14:00
Lab. Laurea Magistrale - Piano 5° (Stanza 5016)


Lezioni

Orario del corso

Anno accademico: 2021/22 – II semestre
orario Aula
lunedì 13:30 - 16:30 Omega
venerdì 13:30 - 16:30 Omega

Inizio del corso (a.a. 2021/22):     lunedì 7 marzo 2022


Syllabus

Obiettivi del corso

Obiettivo del corso è l’apprendimento delle tematiche fondamentali della visione artificiale, con particolare attenzione agli argomenti riportati nel seguente programma:

Programma del corso

  • Image formation
    • Modelli geometrici della camera
    • Calibrazione di camera
    • Modelli di luminosità
    • Modelli di colore
  • “Early” vision
    • Filtraggio lineare
    • Estrazione di features
    • Stereopsis (visione binoculare)
    • Structure from Motion (multi-view)
    • Registrazione di forme 3D
  • Machine learning
    • Linear Neural Networks
    • Multilayer perceptrons
    • Deep Learning Computation
    • Convolutional Neural Networks
    • Recurrent Neural networks
    • Graph Neural Networks
    • Bayesian Neural Networks

Testi di riferimento

  • D.A. Forsyth, J. Ponce   –   Computer Vision – A Modern Approach   –   Pearson, 2nd edition
  • Dive into Deep Learning (download)

  • Modalità d'esame

    L’esame consiste in una prova scritta, che può essere facoltativamente integrata con un progetto d'esame concordato con i docenti.

    Date appelli 2022:

    • 12 gennaio 2022
    • 16 febbraio 2022
    • 14 giugno 2022
    • 29 giugno 2022
    • 15 luglio 2022
    • 21 settembre 2022

    Prerequisiti

    Sono requisiti essenziali i fondamenti dell'elaborazione numerica dei segnali e dell'elaborazione delle immagini.

    Ricevimento

    Il ricevimento studenti si effettua su appuntamento, accordandosi per e-mail con i docenti.