广州大学计算机视觉作业.zip
计算机视觉是一门多领域交叉学科,它融合了图像处理、机器学习、深度学习以及神经网络等技术,旨在使机器能够“看”并理解图像。广州大学的2021年计算机视觉课程作业,由wsw老师指导,为学生提供了一个实践和理论相结合的学习平台,帮助他们深入理解和应用相关知识。 在这样的作业中,学生们可能会接触到以下几个核心知识点: 1. 图像处理基础:包括图像的获取、数字化、颜色模型(如RGB、HSV)、图像增强(如对比度调整、锐化)、滤波(如高斯滤波、中值滤波)以及特征提取(如边缘检测、角点检测)等。这些基础知识是计算机视觉的基础,通过处理图像可以提取有用信息。 2. 特征描述与匹配:在计算机视觉中,特征描述是识别图像的关键步骤,如SIFT、SURF、ORB等算法用于寻找图像中的不变性特征,并进行匹配,这对于图像拼接、物体识别、目标跟踪等任务至关重要。 3. 目标检测与识别:这部分可能涉及Haar特征和Adaboost算法的行人检测、YOLO或SSD等深度学习模型进行实时目标检测,以及CNN(卷积神经网络)进行图像分类,例如ImageNet挑战中常见的ResNet、VGG、Inception等模型。 4. 语义分割:通过FCN(全卷积网络)或U-Net等网络结构,实现像素级别的图像分类,用于场景解析、医学影像分析等任务。 5. 深度学习基础:包括神经网络的基本结构、反向传播算法、损失函数、优化器(如SGD、Adam)以及模型训练过程。学生可能需要构建和训练自己的卷积神经网络模型来完成特定任务。 6. 三维视觉:在某些高级作业中,可能涉及立体视觉、深度估计、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)等,这些技术在机器人导航和增强现实等领域有广泛应用。 7. 实践项目:实际的作业可能包含对公开数据集(如MNIST、COCO、PASCAL VOC)的分析,或者要求学生自己采集数据,设计并实现一个完整的计算机视觉项目。 通过广州大学的这门课程,学生不仅能掌握计算机视觉的基本概念,还能通过实践加深理解,提升编程和问题解决能力。同时,wsw老师的指导将帮助学生紧跟领域前沿,为未来的研究或职业生涯打下坚实基础。