计算机视觉期末考试设计题
时间: 2023-10-19 14:08:24 浏览: 87
好的,我可以为你提供一些计算机视觉期末考试的设计题,希望能对你有所帮助。
1. 基于深度学习的图像分类:设计一个卷积神经网络(CNN)模型,用于对图像进行分类。可以使用公开数据集,例如MNIST或CIFAR-10。你需要通过选择合适的网络架构,优化器和超参数来最大化模型的准确性。
2. 基于深度学习的物体检测:设计一个物体检测模型,用于在图像中检测出物体的位置和类别。你可以使用公开数据集,例如COCO或PASCAL VOC。你需要选择合适的网络架构,优化器和超参数,同时需要学习如何调整检测器的阈值,以平衡准确率和召回率。
3. 基于深度学习的语义分割:设计一个模型,用于将图像中的像素分类为不同的语义类别。你可以使用公开数据集,例如Cityscapes或ADE20K。你需要选择合适的网络架构,优化器和超参数,同时需要学习如何处理类别不平衡和像素级别的损失函数。
4. 基于传统图像处理算法的人脸检测:设计一个基于传统图像处理算法的人脸检测器,例如Haar Cascade或HOG+SVM。你需要学习如何选择合适的特征提取器和分类器,并且需要进行参数调整以达到最佳性能。
以上是一些计算机视觉期末考试设计题的示例,希望能对你有所启发。如果你有其他问题或需要更多帮助,请随时联系我。
相关问题
计算机视觉保研面试题
计算机视觉保研面试题的范围非常广泛,以下是一些可能的问题:
1. 什么是计算机视觉?请简要介绍。
2. 图像分类和目标检测有什么区别?
3. 请简要介绍卷积神经网络(CNN)的原理和应用。
4. 什么是图像分割?常用的图像分割方法有哪些?
5. 请解释一下卷积操作是如何在计算机视觉中使用的。
6. 什么是特征提取?为什么在计算机视觉中特征提取很重要?
7. 请简要介绍一下深度学习在计算机视觉中的应用。
8. 在目标检测中,什么是锚框(anchor box)?
9. 请解释一下非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)在目标检测中的作用。
10. 请简要介绍一下人脸识别技术,并说明其应用领域。
这只是一小部分可能的面试题,实际面试中可能会根据具体的课程设置和导师的研究方向有所不同。建议你在准备面试之前对计算机视觉领域进行系统性的学习和复习,掌握基本概念、原理和常用方法,以便能够更好地回答面试问题。
计算机视觉教程课后习题
计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的科学与技术领域。以下是一些计算机视觉教程课后习题的例子:
1. 图像处理:使用Python编写一个程序,将一张彩色图像转换为灰度图像。
2. 物体检测:使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch),训练一个物体检测模型,并在给定的图像中检测出特定物体。
3. 图像分割:使用图像分割算法(如分水岭算法或基于深度学习的语义分割),将图像中的不同物体分割出来。
4. 人脸识别:使用OpenCV和人脸识别算法(如Haar级联分类器或深度学习模型),实现一个简单的人脸识别系统。
5. 目标跟踪:使用目标跟踪算法(如卡尔曼滤波器或相关滤波器),跟踪视频中的运动目标。
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