图像理解（陈雪锦） 2024秋 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋 2019秋 2018秋 2017秋 2017春 2016春 2015春  课程号：INFO7404P01
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8.7(3人评价)
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  • 课程难度：中等
  • 作业多少：中等
  • 给分好坏：超好
  • 收获大小：很多
选课类别：专业 教学类型：理论课
课程类别：研究生课程 开课单位：电子工程与信息科学系
课程层次：博士 　　学分：3.0
课程主页：http://staff.ustc.edu.cn/~xjchen99/teaching/ImageUnderstanding/ImageUnderstanding.html
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评分 评分 3条点评

Swayee 2024秋
  • 课程难度：中等
  • 作业多少：中等
  • 给分好坏：一般
  • 收获大小：一般
  • 难度：中等
  • 作业：中等
  • 给分：一般
  • 收获：一般

2024秋，给分并不理想。不过是博士课程，对于硕士不纳入综合成绩计算，60分及格了就行。

不点名；3次平时作业；一次小组作业。

  1. 局部特征检测的传统算法实现，例如SIFT和ORB；
  2. 全景图像拼接，有讲义引导；
  3. 目标检测算法，硕士要求： DETR 或者 YOLO 等机器学习模型结果复现；博士生要求：选择一篇open-vocabulary的论文进行课堂展示，主题要求为 OVOD 或者 OVSS。

小组作业，自行组队，开放要求；需要课堂展示、代码实现、实验报告。

2025年1月27日 13:33 （最后修改于 2025年2月26日 01:07） 1 0 复制链接
匿名用户 2023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

老师这门课会带着过一遍图像几乎所有技术，而且基本都要求实验了，一共是四个实验还是三个实验来着？不用太担心实验的难度，没做出来也没大问题，最后老师给分超好，满昏。

2024年3月15日 04:47 0 1 复制链接
flying0212： 请问硕士生建议选择这门课吗？ 2024年9月4日 14:58
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陈雪锦

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