看了另一同学的评论，我不禁感慨：这董姓名兰芳的老师真是拉低妮可整体教学水平。鄙人有幸选上这门课，现在当事人（Mosaic）就是后悔，非常后悔。

1. 上课就是非常的水，PPT内容就是一摊水体。里面的概念术语罗列起来倒是一大堆，干货基本没有，听她一上午的课还没百度十分钟学的东西多。个人感受最深的就是她十分随性的说，xxx课大家都上过吧，这里我们就不讲——如此这般，一节课就跳跳跳，冈萨雷斯一本书都给她跳完了。

2. 理论理论么讲的一塌糊涂，框架模糊不清，讲课对学生十分不负责任，业务水平实在有限，相比起授课该女士更像是在做小编。

“大家都知道最近卷积神经网络很火，那么卷积神经网络究竟是怎么一回事呢？卷积神经网络是什么呢？接下来就和小编董老师一起来了解一下吧。相信有不少同学都知道卷积神经网络。卷积神经网络有六个问题背景（此处一张网图）。图像分类技术发展（又是一张网图，曲线图）。目标检测技术发展（网图，曲线图）。已经广泛应用于各种实际应用中（然后卷积神经网络的结果网图示意图）。与神经网络的区别？为什么要用卷积的而不用普通的？因为评价神经网络的依据就是以最少的代价获得最好的准确率。视觉特点（网图）。卷积层（图）。下采样（图）。卷积层（图）。下采样（图）。卷积层（图）。下采样（图）。卷积层（图）。下采样（图）。经典卷积神经网络（三张看不清的图）。这就是卷积神经网络，你们会了吗？小编同学们已经学废会了哦。”

3. 再说说作业，首先课程设计：采集表情视频分六类，采集手势视频六类并分为助教、晨检、问诊，采集眼动视频六类并分为助教、晨检、问诊，每个视频采集两段，也就是你要么自己拍6+36+36个视频，要么从网上搞（我没搞到）。是的，可能课程设计最难的不是图像处理本身，而是数据采集？交作业极其麻烦，只交录屏，不行，你得现场演示给助教看（这门课在先研院报告厅，两百多号人）；再就是ppt文献调研，再就是考试,目前还没考，经群里多次反应终于勉强开卷; 再就是还有一门作业还没有布置。以上内容操作起来自行感受。

4. 再说说态度，你尊贵的董老师自带滤波器，不想回的消息一律不回，问你测试报告，不回，两遍三遍，不回；问你现场演示细则，不回；问你视频的要求细则，不回；问你助教是谁，不回；问你实验报告格式问题，不回；把作业发给你，问你做成这样的效果可行，不回。

5. 布置作业，脑袋一拍，蹭蹭蹭几条消息往群里一发，好了剩下的事不管了，死也不肯发公告，问一个要求讲一个要求。我们想看作业要求怎么看？——对，翻聊天记录，指不定滑快了就漏掉你董老师的某个要求。

6. 说回我自己，我个人作业目前是进入尾声了，骂归骂，我学分不能不要，只是这中间种种体验，我宁可没选这课。希望以后的学弟学妹们以此为鉴，你爱学习想学知识也好，你混学分也好，还请莫入此门！！！

7. 总而言之，董老师就是个

大傻逼。

主观评价

可以说是非常的失望

当初头铁，在知道董女士“出色闻名”的风评后依旧选了这门课，现在极度后悔。

1. 授课水平稀烂，业务能力基本为零。董女士上课十分随性，只挑自己会的讲。数学公式推导一一省略，傅立叶与小波变换部分跳过。每章讲的最流畅的就是最开始的概念性介绍，其余部分看心情随意发挥。

2. 课时进度不可理。每次课三个学时可以讲完书上的一章甚至两章几十页的内容，可想而知有多水了。

3. 实验内容奇葩。今年要求我们每个人录制三个场景的不同角色不同表情的几十个视频数据，十分的没有意义。您搁这导演试镜那？实际上与实验处理相关的只需要录制两段就够了。画时间录制这没意义的素材，董女士美其名曰锻炼我们的数据处理能力，我直接？？？？

4. 决策不经思考。董女士经常拍脑门儿想一决策，就在群里把要求布置下去，不考虑我们学生与助教因为她这一句话要多花多少时间。经常朝令夕改，在群里随意就布置了一项任务，提交时间也无法确定。

综上，十分不推荐选这人的任何课程。

虽然董老师之前的风评比较差，但就23年的课程而言，给分比较好，任务量也十分少，总体而言任务量在所有课程中应该仅次于智能物联网。我想大概是因为董老师看到之前学生对自己的评价下定决心改过自新了。

上课不点名，完全可以不用去，后半段教室基本只有五六人。期中有一次傅里叶变化的pre（查阅5篇论文，非常水），期末需要自己训练一个人脸表情识别的模型并据此写一篇论文，会检查模型效果不过董老师只是提供了5张图片进行测试而已，基本不问任何问题，github找一个就完事。董老师十分佛系，关于这个论文，在完成答辩的数天后她也没提及如何提交，在群里问了也没回，最后请助教帮忙私下找老师询问论文的提交方式，最后董老师终于才在群里回复。所以我想这个论文大概也是不太重要的，甚至董老师根本不会去看

作业很少，上课虽然东西很老但是课程很简单啊，给分很高啊，为啥不选，速度抢啊！！！

不会有研究生不喜欢这种课吧

就22年秋季课程来讲，还是蛮不错的

内容：主要是围绕冈萨雷斯的教材《数字图像处理》来讲的，老师上课讲的有限，想好好学的话还是得刷网课啃教材（因为是经典教材，经典课程，所以B站和MOOC也可以找到相关课程）

作业：整个学期只有三次小作业（傅里叶谱、膨胀腐蚀、骨架算法），结合上课内容看一眼教材就能做出来。学期中间有一次分享（傅里叶变换现阶段应用），学期末是围绕斜拉桥识别来自己构建数据集和模型，最后要写小论文，也会检查模型效果

给分：可能是作业比较上心吧，给分真的超高（本学期自己课程里的最高分）了，所以整体感觉还是可以的

给分超低，千万别选

一分都不想给