浙大计算机视觉课程深度解析
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更新于2024-07-28
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“浙大的计算机视觉课程,由潘纲教授主讲,内容专业,对学习者有很大帮助。”
计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习、模式识别等多领域交叉的学科,旨在让计算机模拟人类视觉系统,理解并解释图像或视频中的信息。这门课程主要分为两个部分,《计算机视觉(1)》和《计算机视觉(2)》,前者重点讲解基础理论、方法和应用,后者则深入探讨特定主题。
课程内容包括以下几个核心方面:
1. 视觉成像与表达:这部分内容讨论了光的传播、图像形成原理以及数字图像表示,为后续的图像处理打下基础。
2. 低层视觉:涵盖图像预处理、特征检测(如边缘、角点、色彩和纹理)以及图像恢复(去噪、增强等)。
3. 中层视觉:涉及图像理解的初步阶段,如物体识别、形状分析、场景解析等。
4. 高层视觉:包括更复杂的任务,如语义分割、目标检测、识别和跟踪,以及在自然语言处理和视觉问答等领域的应用。
课程还介绍了计算机视觉的经典算法,这些算法在图像分类、物体识别、三维重建等领域有着广泛的应用。同时,潘纲教授会分享最新的计算机视觉研究成果和应用案例,让学生了解该领域的前沿动态。
课程还提供了来自世界顶级大学的相关课程链接,如卡内基梅隆大学(CMU)、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)、斯坦福大学、北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC)、南加州大学(USC)和麻省理工学院(MIT)等,这些课程可以作为辅助学习资料,进一步拓宽学生的视野。
在课程设置上,这门课是针对硕士和博士研究生的专业方向课,每周三下午在浙江大学的教四402教室进行,共2个学分。选课人数达到129人,表明其受欢迎程度。
成绩评定可能包括课堂参与、作业、项目和期末考试等多个方面,旨在全面评估学生对计算机视觉的理解和应用能力。此外,课程还推荐了一些参考资料和开发工具,帮助学生深入学习和实践。
这门计算机视觉课程不仅涵盖了基础理论,也注重实践应用,是进入该领域研究的理想起点。通过学习,学生将能够掌握计算机视觉的基本原理和方法,了解该领域的最新进展,并具备解决实际问题的能力。
2023-11-08 上传
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yinzong521wan
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