1. Modulverzeichnis (MTS)
  2. Module
  3. Modulbeschreibung anzeigen

Modulbeschreibung ohne Titel

Zur Modulseite PDF generieren

#40993 / #1

Seit SoSe 2020

English

Event-based Robot Vision

6

Gallego, Guillermo

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

34342000 FG Robotic Interactive Perception

Keine Angabe

Kontakt


MAR 5-5

Gallego, Guillermo

guillermo.gallego@tu-berlin.de

https://www.digital-future.berlin/en/about-us/professors/prof-dr-guillermo-gallego/

Lernergebnisse

Participants will learn basic concepts, theoretical foundations and relevant algorithms developed in the field of event-based (i.e., neuromorphic) vision. Upon completing the module, participants will have an overview of the field, spanning from the principle of operation of event-based sensors (e.g., event-based cameras), their advantages and disadvantages, to the methods used to process their output for a target application. Participants will also be aware of the differences with standard (frame-based) computer vision, in terms of methods, performance criteria and applications.

Lehrinhalte

This course is the first of its kind, worldwide. To the best of the instructor's knowledge, no similar course has been offered anywhere due to the novelty of the topics covered, which have appeared in research conferences and journals over the last ten years. The topics covered include the following: Bio-inspired principle of operation of event-based (i.e., neuromorphic) sensors. Event-based feature detection and tracking. Event-based motion estimation: optical flow estimation, 3D reconstruction, camera localization and ego-motion estimation, simultaneous localization and mapping (E-SLAM). Stereo depth estimation in dynamic scenes. Image intensity reconstruction from events. Event-based pattern recognition, classification and machine learning. Event-based signal processing and filtering. Event-based sensor fusion. Event-based control. Event-based (i.e., spike-based) hardware. Novel applications in event-based vision.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Event-based Robot VisionUE34342000L-002SoSeen2
Event-based Robot VisionVL34342000L-001SoSeen4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Event-based Robot Vision (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Pre/post processing15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Event-based Robot Vision (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.04.0h60.0h
Pre/post processing15.02.0h30.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

The lectures will present the topics (sensors and algorithms) from a theoretical point of view, highlighting the underlying principles and mathematical tools used. Participation/interaction is encouraged and expected, including the possibility of reading assignments. Participants are expected to rehearse topics after class in preparation for the exercises. The exercises take place in parallel. They offer the participants the opportunity to get practical insights about the technology of event-based cameras. Simple event-based processing algorithms will be discussed in detail and partially implemented.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

The module covers many topics at the forefront of research. It requires a basic knowledge of information technology, image processing, computer vision and machine learning.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Examination) Written test40schriftlich75 minutes
(Examination) Written test 230schriftlich75 minutes
(Deliverables) Practice exercises30praktisch2-4 pages, program code

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 1: Fak IV (1)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt86.0pt82.0pt78.0pt74.0pt70.0pt66.0pt62.0pt58.0pt54.0pt50.0pt

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 30.

Anmeldeformalitäten

For any questions about the module, contact Prof. Gallego guillermo.gallego@tu-berlin.de

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Gallego et al., Event-based Vision: A survey, 2019. https://arxiv.org/abs/1904.08405
Posch et al., Retinomorphic Event-Based Vision Sensors: Bioinspired Cameras With Spiking Output. Proc. IEEE (2014), 102(10):1470-1484
List of Event-based Vision Resources: https://github.com/uzh-rpg/event-based_vision_resources
CVPR 2019 Second International Workshop on Event-based Vision and Smart Cameras - Slides and Videos: http://rpg.ifi.uzh.ch/CVPR19_event_vision_workshop.html
ICRA 2017 First International Workshop on Event-based Vision - Slides and Videos: http://rpg.ifi.uzh.ch/ICRA17_event_vision_workshop.html

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)130SoSe 2020WiSe 2024/25
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)130SoSe 2020WiSe 2024/25
Elektrotechnik (M. Sc.)120SoSe 2020WiSe 2024/25
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)110SoSe 2020WiSe 2024/25

Sonstiges

Mastermodul: Kognitive Systeme und Informationssysteme