Teaching

Visione Artificiale per il Veicolo [2021/2022]

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Calendario

DataAulaLezione
23/2 13:30B3Introduzione
24/2 10:30B4Perceptions
2/3 13:30B3DataSets
3/3 10:30B4Data Fusion (part I)
9/3 13:30B3Data Fusion (part II)
10/3 10:30B4Sensors Calibration (part I)
16/3 13:30B3Sensors Calibration (part II)
17/3 10:30B4Visual Odometry (part I)
23/3 13:30B3Visual Odometry (part II)
24/3 10:30B4Visual Odometry (part III)
30/3 13:30TEAMSFreeSpace, Occupacy Grid and Stixels (part I)
31/3 10:30LEZIONE SOSPESA
6/4 13:30B3FreeSpace, Occupacy Grid and Stixels (part II)
7/4 10:30B4Visual Self Localization and Visual SLAM
Interruzione dal 11/4 al 22/4
27/4 13:30B3Neural Network Application
28/4 10:30B4LAB: Visual Odometry (part I)
4/5 13:30B3LAB: Visual Odometry (part II)
5/5 10:30B4LAB: FreeSpace (part I)
11/5 13:30B3LAB: FreeSpace (part II)
12/5 10:30B4LAB: Lane Detection and Deep Learning (part I)
18/5 13:30B3LAB: Lane Detection and Deep Learning (part II)
19/5 10:30B4Recupero
20/5 13:30B3Recupero
26/5 10:30B4Recupero

In genere il materiale viene caricato appena prima della lezione (o al massimo nei giorni successivi se devo apportare modifiche).

Laboratorio

In laboratorio verrà fornita una Macchina Virtuale con tutto il software e i dataset necessari per lo sviluppo. Chi volesse usare il proprio portatile deve installare i seguenti pacchetti (per Ubuntu):
libceres-dev
libeigen3-dev
libopencv-dev
libtorch-dev
cmake-gui
gluplot

Modalità di Esame

Il voto è costituito per il 20% dal giudizio sul materiale prodotto durante le sessioni di laboratorio, per il 40% dall'esame teorico scritto e per il 40% dal giudizio sul progetto sviluppato.

Materiale per Tesi e Tesine

Per le tesine l'uso di LaTex è opzionale (ma consigliato), obbligatorio per le tesi. Sia per le tesi che per le tesine la presentazione PowerPoint/OpenOffice deve essere di massimo 15 minuti, perciò circa 15 slides.

[Template Tesi/Tesina LaTex]

[Template Presentazione OpenOffice] [Template Presentazione PowerPoint]