图像测量技术(於俊) 2024秋 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋 2018春 2016秋 2016春  课程号:CONT5212P01
2024秋 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋 2018春 2016秋 2016春  课程号:CONT5212P01
8.8(6人评价)
8.8(6人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
选课类别:基础 教学类型:理论实验课
课程类别:研究生课程 开课单位:自动化系
课程层次:本研贯通   学分:3.5
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
AI 总结 AI 总结为根据点评内容自动生成,仅供参考

教学水平

於俊老师有出色的学术履历,且助教团队实力强悍,但部分学生认为课程内容较老且较为硬核,理解难度大。无点名制度。

课程内容

内容涉及图像测量技术,主要包括实验和期末展示。多数实验内容为使用华为MindSpore框架复现给定算法。课程ppt内容与实验不相关,需要学生具备较强自学能力。

考试与作业

成绩由实验40%和期末展示60%构成。大部分实验项目为两人一组,复现算法并改进,助教验收时会问两小问题。项目和展示难度较大,需自学相关技术。

给分情况

给分非常友好,多数学生可得90多分。虽有学分压力,过程收获颇丰,课程值得推荐。

其他反馈

有同学担心课程是否为“华为白嫖学生算力”的方式,因实验需提交模型权重且不提供算力。Pytorch和MindSpore的现学现用部分让许多学生感到挑战,但也因此收获很多。

排序 学期

评分 评分 6条点评

SocratesNo 2021秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

课程不点名,老师人非常不错。

看了老师的履历,真的牛逼啊,助教也很牛逼人均cvpr。老师讲的内容很老了,也比较硬核,想听懂挺不容易。今年的课程作业改成了复现一篇论文,不过看大家都是给的实验室的课题,都加上了自己改进的部分。给分很友好,基本90多吧。

(最后修改于 2 0 复制链接
˃ʍ˂ 2022秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:困难
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

课程成绩由实验40%+期末pre60%构成

 

上课ppt的内容与实验完全不相关

 

实验内容为使用华为mindspore框架复现若干个给定的热门算法中的一个

 

从某些方面来看,实验确实锻炼了算法复现的能力,但是不得不怀疑这门课是否是华为白嫖学生算力的一种方式,首先课程不会为学生提供算力,其次实验需要提交模型权重,具体原因可以自行思考

 

期末pre为复现一种算法(不强制要求mindspore框架)并讲解,助教会问两个小问题

1 0 复制链接
匿名用户 2023秋
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:没有
  • 难度:简单
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:没有

整个学期没来上过课,最后几节可能一节课就来个5个人,3.5学分课,虽然只给了80+,但值了,推荐。
最后的验收是两人一组的小项目,都很简单,网上有手把手教程,一个人大概2小时就能完成。

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匿名用户 2022秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:很多

给分很好,虽然pytorch和mindspore甚至linux基本操作都是现学的,搞大作业的那几天很痛苦,但过程收获还是很多的。

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匿名用户 2022秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:困难
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:很多

这门课需要比较强大的自学能力

验收方式是一个项目+一个pre

今年的项目是使用华为的MindSpore复现一个算法,算法从老师提供的里面选择

虽然每一个算法都有pytorch的代码,但是把pytorch修改成mindspore也需要不小的工作量,后续的调试也会有很多问题

有python和深度学习基础的人可以尝试选择这门课

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於俊

教师主页: 暂无

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