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von Flix
26. Apr 2017 10:20
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Thema: Next Steps & Zugang Vorlesungsseite
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Next Steps & Zugang Vorlesungsseite

Hi, nochmal die wichtigsten Informationen zu Vorlesung/Übung für alle, die nicht da waren, oder die Links nicht notiert haben: Die Vorlesung findet montags um 13:30 statt, der nächste Termin ist der 8.5.2017 Die Übung findet direkt im Anschluss statt Neben der Anmeldung in Tucan solltet ihr euch übe...
von Flix
29. Apr 2016 11:35
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Thema: Suche eine Gruppe
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Re: Suche eine Gruppe

Hi, du könntest dich mal mit Robert aus diesem Thread https://www2.fachschaft.informatik.tu-darmstadt.de/forum/viewtopic.php?f=551&t=34244 in Verbindung setzen. Zur Not könntest du auch ein Projekt allein machen. Bitte schreib mir auf jeden Fall nochmal eine Mail, in welcher Gruppe du bist, bzw. was...
von Flix
15. Apr 2016 16:35
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Thema: Vorlesungsunterlagen
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Re: Vorlesungsunterlagen

Ja, die Logins bekommt ihr nach der Anmeldung. Sorry, ich dachte die Startseite wäre auch ohne Login sichtbar. Zur Sicherheit nochmal hier zusammengefasst: zu den Übungen bitte anmelden unter dem von dir genannten Link ( http://s.fhg.de/VorlesungVRAR2016 ) oder eine Mail an Manuel ( https://www.igd....
von Flix
15. Apr 2016 15:30
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Thema: Vorlesungsunterlagen
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Re: Vorlesungsunterlagen

Hallo Polona, die wichtigste Information ist, dass du dich über den Link unter http://vorlesung.instantreality.org/wordpress/ zur Übung anmelden kannst. Falls du noch keine Projektidee oder Gruppe hast, lass die Felder erstmal offen und wir klären die Aufteilung nächsten Montag. Die Folien zu den Vo...
von Flix
19. Aug 2013 19:35
Forum: Computer Vision
Thema: HOG - What's the point of blocks?
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Re: HOG - What's the point of blocks?

Somehow I overlooked that part. So basically for my example the descriptor would be calculated like this (for L2-norm):

\(b_1 = [h_1; h_2; h_4; h_5]\)
\(b_1^{normed} = \frac{b_1}{\sqrt{|b_1|^2 + e}}\)
\(...\)
\(descriptor = [b_1^{normed}; ...; b_4^{normed}]\)
von Flix
19. Aug 2013 19:07
Forum: Computer Vision
Thema: Eigenvalues & eigenvectors
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Re: Eigenvalues & eigenvectors

Yeah, to be honest, I didn't look it up before asking :oops:. It's been some time now since I've calculated any eigenvectors and in my memory it was much more complicated than it actually is.
von Flix
18. Aug 2013 17:55
Forum: Computer Vision
Thema: What's the sum in the structure tensor
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What's the sum in the structure tensor

Hi again, in the slides (l9 p. 44, l5 p. 68) the structure tensor is denoted as H = \sum\limits_{x,y \in R} \begin{pmatrix} I_x(x,y)^2 & I_x(x,y) I_y(x,y) \\ I_x(x,y) I_y(x,y) & I_y(x,y)^2\end{pmatrix} In praxis I always calculated the structure tensor for a single pixel (x,y) without summarizing an...
von Flix
18. Aug 2013 13:26
Forum: Computer Vision
Thema: What's the "ground truth"
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Re: What's the "ground truth"

Thanks a lot for your explanation, I assumed in this context the term was somehow directly related to the optical flow.
von Flix
18. Aug 2013 13:21
Forum: Computer Vision
Thema: HOG - What's the point of blocks?
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HOG - What's the point of blocks?

Hi, I don't understand the point of separating the image into overlapping blocks of the HOG descriptor. Let's assume we devided an image into 3x3 cells and have already calculated the gradient histograms h_1, ..., h_9 for each cell. Now we further devide the image into overlapping blocks of 2x2 cell...
von Flix
18. Aug 2013 00:23
Forum: Computer Vision
Thema: What's the "ground truth"
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What's the "ground truth"

Hi,

the term is first used in l9 on page 70. I didn't attend the lecture and searching the internet get's me nothing I could relate to those nice and colorful pictures.

Thanks
von Flix
17. Aug 2013 00:08
Forum: Computer Vision
Thema: Eigenvalues & eigenvectors
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Eigenvalues & eigenvectors

Hi,

do we have to be able to calculate these for simple matrices (=> structure tensors)?
von Flix
19. Jul 2013 12:08
Forum: Computer Vision
Thema: Estimating iterations and match quality
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Estimating iterations and match quality

Hi, I don't get how the number of iterations necessary for RANSAC is calculated. The formula from l10 slide 26 is pretty simple of course, but how do we get the probability of an inlier? Do we have to guess it completely random? Just to be sure: inliers in our case are point pairs that are matched c...
von Flix
1. Jul 2013 23:36
Forum: Computer Vision
Thema: A3 P2 - calculating class-conditional probabilities
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Re: A3 P2 - calculating class-conditional probabilities

After some more thinking, I realized that the relative frequency of a feature k in A is of course \(\frac{occurances\ of\ k\ in\ A}{number\ of\ features\ in\ A}\). So my interpretation of the formula in the exercise sheet would be the correct solution.
von Flix
1. Jul 2013 22:57
Forum: Computer Vision
Thema: A3 P2 - calculating class-conditional probabilities
Antworten: 2
Zugriffe: 860

A3 P2 - calculating class-conditional probabilities

[edit: I already came across the answer, see below] Hi, the assignment states the following formula for the calculation of keypoint-probabilities with laplace smoothing: p(\mu_i | C_j) = \frac{\displaystyle 1+\sum_{I_m \in C_j} n(i,m)}{\displaystyle k + \sum_{t=1}^k \sum_{I_m \in C_j} n(t,m)} wherea...

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