还没上完，上到一半，前来吐槽。

每节课都有小测，题目有的是PPT上的，有的是口述的，口述的题目是真的听不清。

PPT上还会有不是小测的烟雾弹。

上节课口述了一个对多分类softmax层参数更新求导的题目说要作为课堂小测，但是大家都没有理解题目，遂改为课后作业，接着上课，又上了半个小时后，又口述了另一道简单一点的题目作为课堂小测……

11/29更新：

老师还说我们这节课很轻松吧，课下作业几乎没有，怎么有脸的。

讲这门课倒是真的轻松，PPT全是搬运拼凑的，就最生硬的复制粘贴，连排版都顾不上的那种，每次课只用上前2节，最后1节随便拍脑袋给学生布置课堂小测，非常喜欢问今天上课问了什么问题，答案是什么，鬼记得你的讲课方式哪些算提问啊。每个学期只用上前3/4，12月下旬开始就可以让学生做pre了。

每次课都有小测，课堂小测说是可以问助教查分，一个半月后才在BB上出小测成绩，我连题目都记不得了，鬼知道为什么每次小测都扣我10分里几小分。如果希望课堂小测改成课后作业，就会诞生新的课堂小测内容。

考核方式：

平时成绩，占40％

作业

课堂测验

随机提问

读书报告，占20%

课程设计，占40％

读书报告要求：2020-2023年发表在CCF-A/CCF-B类推荐或ICLR上，关于计算机视觉领域的论文，要求选取的论文篇幅为 双栏8页及以上或单栏14页及以上。我倒要看看我选的CVPR论文双栏9页写了3000字报告有几分。

课程设计要求：由3-5位同学进行组队（不接受单人作业），任意实现一个计算机视觉相关的项目，允许复现已有工作，鼓励产生全新的工作。
课程设计报告（50%）+课程设计答辩（50%）
注意：仅成功运行其他人提供的开源代码最高获得85%的成绩，复现已有工作最高获得95%的成绩，产生新的工作最高获得100%的成绩。
答辩分为2023年12月20日，2023年12月27日，2023年1月3日三场，第一场得分为110%，第二场得分为105%，第三场得分为100%。

老师上课比较清晰, 虽然ppt似乎都是从各处搜集来的. 但要吐槽的是课程的大部分时间都在介绍机器学习的概念, 只有最后两节课开始讲视觉的相关任务, 不过基本上也是泛泛而谈, 想通过这门课了解CV还是不太现实(不过大部分人还是来混分的吧), 很多同学在课程建议里提到这个问题, 不知道下次开课会不会有所改善.

这个学期在先研院上课, 难受的是每节课后都有随堂小测, 基本上起到签到作用. 课后作业包括一次论文阅读报告和一次小组项目汇报. 正常出席+完成作业的话90上下基本没有问题.

给个7分吧。

个人感觉这个课甚至可以改名为机器学习，大部分时间都在讲机器学习相关的内容。每节课会布置作业，要求当堂完成，就当是点名了。

课程不考试，最后需要自行完成一个和cv相关的项目，题目自选，还要答辩和撰写报告。

课程给分非常公正客观（这个要给个赞）。

总体来说收获不大，可以作为水学分的选择。

课程大部分内容是基础的机器学习知识，涉及视觉的内容较少。

基本每堂课快下课时会布置几道题，一开始题目还是ppt上的（基本都能在网上搜到），后来题目有时候会是上课问了什么问题，答案是什么。该部分占最后总评的40%。

课后作业有个人作业是论文报告，占总评20%；团队作业是不超过5人的组队，完成一个视觉相关的项目，并进行汇报，占总评40%。其中汇报的越早，得分越好。总体来说课后压力不算大，给分也很好。

除了要到课外，不用花什么时间

给分高，每次下课前有作业，加上期末有个视觉大作业

讲课内容基本都是机器学习，线性分类、回归、svm、决策树之类，视觉知识涉及的很少

最终成绩方面，大概平时作业+论文report+大作业同比例。

旷课不友好，会不定期课上小测。

给分不错，能保证作业都交上不旷小测，论文和大作业都正常完成应该基本就有85+了。整体来说除了要到课外不用花太多精力。

内容略显老套，能用到的干货不多。