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Richard Szeliski – Computer Vision

Libro adottato a Cagliari, Perugia, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Richard Szeliski – Computer Vision» è adottato per Computer Vision dal prof. Giovanni Puglisi (Informatica – sede di Cagliari – Cagliari); per Deep Learning dal prof. Gabriele Costante (Ingegneria informatica e robotica – Perugia); per Deep Learning And Robot Perception dal prof. Gabriele Costante (Ingegneria informatica e robotica – Perugia).

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Come lo indica il docente: Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Application" Springer 2010 · Richard Szeliski. “Computer Vision: Algorithms and Applications”, Springer

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Computer Vision – Prof. Giovanni Puglisi Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Cagliari · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Cagliari · Scienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Cagliari · 2º semestre ›

Trucco – Introductory Techniques for 3-D Computer VisionCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Richard Szeliski – Computer Visionquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Ian Goodfellow – Deep LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Richard Hartley – Multiple View Geometry in Computer Vision 2nd…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Image Formation and Camera Calibration Stereopsis Edge Detection, Lines, Hough transform Interest Point Detection Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Bag of Visual Words Local Binary Pattern (LBP) Face Recognition Motion Deep Learning for Computer Vision

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Deep Learning – Prof. Gabriele Costante Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria informatica e robotica · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · Data science e data engineering · 6 CFU

Perugia · Ingegneria · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria informatica e robotica · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense a cura del docente disponibili su UNISTUDIUM - PIATTAFORMA DI E-LEARNING DELL'UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PERUGIA )
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Deep Learning And Robot Perception – Prof. Gabriele Costante Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria informatica e robotica · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · Robotics · 9 CFU

Perugia · Ingegneria · 9 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria informatica e robotica · 2º anno · 1º semestre ›

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