Fakulta elektrotechnická

České vysoké učení technické v Praze

ČVUT v Praze

Popis předmětu - B3B33VIR

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
B3B33VIR Vidění robotu Rozsah výuky:2p+2l
Garanti:  Role:PV Jazyk výuky:CS
Vyučující:  Zakončení:Z,ZK
Zodpovědná katedra:13133 Kreditů:4 Semestr:Z

Anotace:

Předmět naučí aplikovat metody počítačového vidění, strojového učení a optimalizace na znamých úlohách z oblasti robotiky jako jsou například metrické a sémantické mapování z kamerových a hloubkových obrázků či reaktivní řízení robotu. Těžiště předmětu leží ve výuce metod aplikujících hluboké neuronové sítě. Studenti využijí základní znalosti z optimalizace a lineární algebry jako jsou robustní řešení přeurčených soustav (ne)lineárních (ne)homogenních rovnic nebo metody gradientní minimalizace. Velká část cvičení je věnována samostatnému řešení semestrální práce.

Osnovy přednášek:

1. Přehled probíraných témat a organizace přemětu
2. Senzory, které vidí I (RGB kamera a její kalibrace)
3. Senzory, které vidí II (hloubka ze sterea, kinectu, realsensu, lidaru a jejich kalibrace)
4. Mapování a lokalizace (z kamery a hloubky)
5. Neuronové sítě, backpropagation
6. Klasifikace
7. Reaktivní řízení
8. Generativní modely (e.g. GAN)
9. Hluboké neuronové sítě I 10. Hluboké neuronové sítě II
11. Speciální případy neuronových sítí (RNN)
12. Praktické aplikace hlubokých neuronových sítí v TensorFlow
13. Sémantická segmentace

Osnovy cvičení:

1. Učení hlubokých neuronových sítí I 2. Učení hlubokých neuronových sítí II
3. Samostatné řešení semestrální práce I 4. Samostatné řešení semestrální práce II
5. Samostatné řešení semestrální práce III
6. Samostatné řešení semestrální práce IV
7. Samostatné řešení semestrální práce V 8. Samostatné řešení semestrální práce VI
9. Prezentace průběžných výsledků I 10. Prezentace průběžných výsledků II
11. Samostatné řešení semestrální práce VII
12. Samostatné řešení semestrální práce VIII
13. Samostatné řešení semestrální práce IX
14. Samostatné řešení semestrální práce X

Literatura:

Thrun S., Burgard W., Fox D. Probabilistic robotics, MIT Press, 2006 Šonka M., Hlavác V., Boyle R.: Image processing, analysis, and machine vision, Cengage Learning, Toronto, 2015.

Požadavky:

Klíčová slova:

Robotika, počítačové vidění, hluboké konvoluční neuronové sítě

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
BPKYR_2016 Před zařazením do oboru PV 5


Stránka vytvořena 12.12.2017 12:48:10, semestry: L/2016-7, Z,L/2017-8, Z/2018-9, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)
Za obsah odpovídá: doc. Ing. Ivan Jelínek, CSc.