Basic Information
The Basic Challenges in Computer Vision, Algorithms For Their Solution And Real Applications of These Algorithms. Using Deep Neural Networks For Image Understanding. Methods For Designing, Training and Understanding Neural Networks. Object Detection and Recognition, Image Segmentation. Generative Image Models. Image Alignment. Multiple View Geometry, Structure From Motion, Stereo, 3d Reconstruction. Motion Tracking. Learning Outcome# Upon Completing The Class The Student Will# 1. Understand The Geometry of Image Formation. 2. Understand The Desgn of Learning Algorithms For Visual Data. 3. Be Familiar With Advance Computer Vision Algorithms. 4. Gain Hands On Experience With State-of-the-art Computer Vision Code Libraries.
Faculty: Electrical and Computer Engineering
|Undergraduate Studies
|Graduate Studies
Pre-required courses
(46195 - Machine Learning and 46200 - Image Processing and Analysis) or (46200 - Image Processing and Analysis and 236756 - Introduction to Machine Learning)
Course with no extra credit
Related Books
Semestrial Information
Weekly Hours
3 Academic Credit • 2 Lecture Hours • 1 Discussion Hours
Responsible(s)
Simon Korman
Notes
-
הקורס יועבר באנגלית באביב תשפ"ד כולל הרצאות, תרגולים, תרגילי בית, מבחנים וכל חומר קורס אחר. סטודנטים יורשו לענות על תרגילי בית ובחינות באנגלית או בעברית.
-
מתרגלים: יפתח אדלשטיין (גם אחראי) ושרה טייץ
-
בודק תרגילים: יובל גושן
Exams
Session A: 29-08-2024 Session B: 23-09-2024Registration Groups
|
|
|
|
Weekly Hours
3 Academic Credit • 2 Lecture Hours • 1 Discussion Hours
Responsible(s)
Anat Levin
Notes
-
מתרגלים: יפתח אדלשטיין (גם אחראי) ויובל גושן
-
בודקת תרגילים: ענבל קום בצר
Exams
Session A: 05-05-2024- אולמן 801. 802. 805.
Registration Groups
|
|
|
|
Weekly Hours
3 Academic Credit • 2 Lecture Hours • 1 Discussion Hours
Responsible(s)
Anat Levin
Notes
-
מתרגלים: יפתח אדלשטיין (גם אחראי) ויובל גושן
-
בדיקת תרגילים: ליאור פרידמן ונועה שהם
Registration Groups
|
|
|
|
|
|