7 DL: Computer Vision

You understand whaat traditional computer vision is (Traditional CV)

Traditionele CV werkt met bewerkingen op pixelniveau, zoals filters (convoluties) om randen te detecteren, beelden te verscherpen of te vervagen.

You can explain what a convolution is (Convolution)

Een convolutie is een schuivend venster (kernel) dat een beeld verwerkt door bijvoorbeeld gemiddelde of gewogen waarden van naburige pixels te berekenen.

You understand smoothing and edge detection filters (Smoothing / Edge Detection)

Gemiddelde filters (box/gaussian) verzachten het beeld.
Sobel-filters detecteren randen door contrasten te benadrukken.

You can describe what a Convolutional Neural Network (CNN) is (CNN Concept)

CNN’s leren zelf nuttige filters tijdens training. In plaats van vooraf ingestelde kernels, worden gewichten via backpropagation aangepast.

You understand the structure of a CNN (CNN Architecture)

CNN’s bestaan uit drie hoofdonderdelen
 1. Convolutional layers – leren features
 2. Pooling layers – verkleinen beelddimensies
 3. Flattening + Dense layers – voor uiteindelijke classificatie

You can explain how a feature map is created (Feature Maps)

Elke filter levert een aparte laag op waarin bepaalde kenmerken (randen, vormen) worden benadrukt = feature map = nieuwe dimensie.

You understand pooling and its effect (Pooling)

Pooling (bv. max pooling) verkleint de beeldgrootte zonder belangrijke informatie te verliezen = minder parameters, minder overfitting.

You know the difference between Flatten and Global Average Pooling (Flatten vs GAP)

Flatten maakt één lange vector van alle waarden = meer parameters.
GAP neemt gemiddelden per feature map = sneller, minder complex maar minder krachtig.

You understand how data augmentation helps (Data Augmentation)

Augmentatie (bv. roteren, spiegelen) vergroot de dataset kunstmatig tijdens training om generalisatie te verbeteren en overfitting te verminderen.

You can describe the benefit of learning filters vs coding them (Learning Filters)

In plaats van filters hard te coderen zoals in klassieke CV, leert een CNN automatisch welke filters nuttig zijn voor de taak via training.