深度学习与计算机视觉大作业

深度学习与计算机视觉大作业是一个结合了深度学习和计算机视觉技术的项目。在这个项目中，学生通常需要选择一个具体的计算机视觉任务，并使用深度学习方法来解决该任务。

深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和预测。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领域。

在深度学习与计算机视觉大作业中，学生通常需要完成以下几个步骤：

1. 数据集准备：选择一个适合的数据集，并进行数据预处理和标注工作。

2. 模型选择：根据任务的需求，选择适合的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

3. 模型训练：使用选定的模型对准备好的数据集进行训练，通过反向传播算法不断调整模型参数，使其能够更好地拟合数据。

4. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型在各项指标上的表现，如准确率、召回率等。

5. 结果分析与展示：对模型的结果进行分析，探索模型的优缺点，并将结果进行可视化展示。

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杭电计算机视觉大作业

### 杭州电子科技大学计算机视觉课程大型作业资料与题目

关于杭州电子科技大学计算机视觉课程中的大型作业，通常会涉及理论知识的应用以及实际项目开发。这类作业旨在帮助学生深入理解并掌握计算机视觉的核心概念和技术。

#### 一、常见的大型作业主题

1. **图像分类**
图像分类是计算机视觉领域的一个基础任务，通过构建卷积神经网络模型来实现不同类别图片的有效区分[^1]。

2. **目标检测**
学生可能被要求设计一个能够识别特定物体位置及其类别的算法系统，这涉及到边界框回归和多尺度特征融合等技术要点。

3. **语义分割**
此类型的作业会让参与者探索如何让机器学习到每像素级别的标签信息，从而完成对复杂场景下各个组成部分的理解与标注工作。

4. **姿态估计**
基于深度学习的方法来进行人体或其他生物体的姿态捕捉研究也是一个热门方向，在此过程中需要处理大量的视频数据集，并训练相应的预测模型。

5. **风格迁移**
利用GANs(生成对抗网络)等相关工具创造艺术效果的作品转换程序也是教学实践中非常有趣的课题之一。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

def load_model():
    model = models.resnet50(pretrained=True)
    model.eval()
    return model

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

image_path = "example.jpg"
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
input_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

model = load_model()
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)
print(output)

上述代码片段展示了加载预训练ResNet50模型并对单张图片进行推理的过程，适用于图像分类任务的教学演示。