选课类别:基础 | 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:硕士 | 学分:3.0 |
没出成绩,所以不对成绩做评价,仅仅评价最后的答辩。答辩题目自选,12分钟PPT+demo+3分钟回答问题。
本组不才,没有做出来CVRV水平的大作业,但有实实在在的motivation、创新点、站得住脚的实验结果。
然而某位老师,答辩时一口一个“你们这个不就是xx"、“你给我讲一下xx”。当然,老师才高八斗,看不上我们的工作也无可厚非。但通过与他短暂的交流,我们发现,他确实对该领域不甚了解——把该领域最近的一个热点点问题,当做老天爷做好给你了,甚至连我们的motivation都没有理解。
当然,我们也相信,术业有专攻,也许某老师对该领域确实不了解。但不分青红皂白就“教学生做人”,恐怕不是一句自负能解释的吧?
上课的疑惑行为就不提了,前面已经有帖子吐槽过了。但是,我看了一下该老师给本科生上课的评价,竟然没有本科生吐槽他上课、答辩时的疑惑发言,也许该老师对研究生与本科生,有bias的吧。
形式上还是第一节课一个老师,后面xht和ztz两个老师轮流上课。
后面两个老师每个老师会点一次还是两次名。去年因为疫情,ztz老师好像基本上是线上上课,ztz点了超过理论次数的名,但是基本没有提问,经常可以不去或者点个名就溜。xht老师上课基本从传统的多媒体开始讲起最近的新的,后面会介绍一些实验室的方向和工作。ztz老师就全是讲深度学习,分类从CNN到ViT到CLIP之类的,目标检测从RCNN到DETR到DINO之类的。ztz上课风格可能就是比较喜欢互动,所以会出现点名回答问题的情况,这个因人而异吧。不过去年可能因为线上,基本没有提问了,答不上来扣分的操作2022秋更是没见到过。不过会分组布置一些论文阅读汇报,都是比较有名的文章,读一读倒是也不错。
另外关于给分情况,去年给分应该还可以。平时几个小作业比较简单,每年也都一样;最后大作业也不难,用课题组相关的工作就可以。毕竟专业选修课,也不用考试,学分来的容易。
今天出分了,总结一下:平时作业少,大作业好好准备的话,拿个90多分比较容易。
上课形式:一共三个老师,第一节课是zyd老师,后面就是xht和ztz老师轮流上课,总体来说课程的内容比较丰富。 xht老师主要讲解多媒体检索技术近十年来的发展历程以及这两年很火的视觉,语言,多模态大模型。ztz老师从卷积神经网络讲起再到循环神经网络和生成对抗网络。这两个老师上课的时候会布置少量的平时作业。最后就是大作业,大作业内容比较宽泛,可以按照老师的给定的题目进行选择,也可以自己选择一个熟悉的领域,答辩时只要好好做老师都给了比较高的分数。
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