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UCL - Comp0248 对象检测和分类 考试&作业&论文辅导

UCL - Comp0248 对象检测和分类 考试&作业&论文辅导

课程简介:


机器人操作的环境通常由各种需要与之交互或避免的对象组成。在核心模块的计算机视觉和传感中,我们考虑了估计这些对象的几何特性(如大小和形状)的问题。然而,在许多情况下,还需要确定对象的语义信息,例如对象的类型或其功能和属性。


该模块将研究如何开发算法来预测原始传感器数据并计算3D模型的语义属性。该模块建立在术语1模块的基础上,即机器人技术的机器学习,因为这是该问题领域的最优势和成功的方法。


课程目标:


该模块的目标是:

- 提供学生对识别和分类对象挑战的理解。

- 使学生了解当前算法及其优势和局限性。

- 支持学生获得实施和评估这些算法方面的经验。


课程学习成果:


成功完成模块后,学生将能够:

- 识别并理解与对象检测和分类挑战相关的主要概念。

- 在对象识别和分类中识别和评估不同算法的优势和局限性。

- 应用适当的评估技术来评估实施算法的性能。

- 分析和解释从评估算法获得的结果。

- 在处理数据时,应用负责任的做法,确保隐私并避免偏见。

- 批判性地评估不同情况下算法的性能和局限性。


课程学习内容:


该模块通常涵盖以下主题:

- 图像分类(如CFAR10 / NIST)。

- 语义细分。

- 对象检测。

- 对象分类(如Yolo,R-CNN)。

- 绩效评估。

- 图像的深度。

- 其他感应方式(如激光雷达等)。

- 样本分配和错误。


课程所需条件:


为了有资格选择该模块作为可选或选修课,学生必须在计划和年度学习年份中注册。


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