[cs231a] Introduction

CS231A 강의 소개

Computer Vision(컴퓨터 비전) 강좌로, 3D Perception(3D 지각)에서 3D Reconstruction(3D 재구성)까지 다양한 내용을 다루고 있다.

강의 내용 개요

1. Introduction: 컴퓨터 비전에 대한 기본 소개 및 강의 개요 설명.
2. AI(인공지능)는 현재 기술 발전의 주요 동력으로 작용하고 있으며, Zipline, Waymo, OpenAI’s DALL-E와 같은 다양한 애플리케이션에서 그 활용도를 보여주고 있다.
   
3. 컴퓨터 비전의 주요 분야는 Space/Geometry(공간/기하학), Time/Dynamics(시간/동역학), Semantics(의미론)으로 나눌 수 있다.
   

3.1 Space / Geometry

• Object shape recovery
  
• Depth estimation
• 3D scene reconstruction
  

3.2 Time / Dynamics, Semantics

주요 학습 주제

1. Camera models(카메라 모델): 카메라 시스템의 3D에서 2D로의 매핑 방법.
2. Single view metrology(단일 뷰 측정): 단일 이미지에서 3D 정보를 추정하는 방법.
3. Epipolar geometry(에피폴라 기하학): 다중 시점에서의 3D 구조 추정.
4. Neural Fields(신경 필드) 및 Autonomous navigation(자율 내비게이션): 자율주행을 위한 딥러닝 기법.

필수 및 추천 교재

• [FP] D. A. Forsyth and J. Ponce. Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition). 필수 교재.
• [HZ] R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. 필수 교재.
• R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. 추천 교재.