计算机视觉(王上飞) 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋  课程号:COMP6212P01
2023秋 2022秋 2021秋 2020秋  课程号:COMP6212P01
7.9(8人评价)
7.9(8人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
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:计算机科学与技术系
课程层次:硕士   学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
简介 最后更新:

计算机视觉是一门关于如何使机器“看”的科学。目前计算机视觉已发展成为计算机科学领域最活跃方向之一,也是信息科学和人工智能的重要组成部分。

本课程主要内容包括:图像表示与滤波、特征检测与匹配、常用的机器学习方法、损失函数和优化、图像分类、物体检测、图像对准与摄像机标定、立体视觉与运动视觉等。

排序 学期

评分 评分 8条点评

Peashooter 2023秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:没有
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:一般
  • 收获:没有

 

 

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%。

 

 

 

(最后修改于 2 1 复制链接
Peashooter给分不错,卡住第一场答辩,90
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Doji_zz 2022秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:一般

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.

2 0 复制链接
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:简单
  • 作业:中等
  • 给分:一般
  • 收获:一般

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。

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匿名用户 2023秋
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:没有
  • 难度:简单
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:没有

CV给分还是可以的,最后是一个复现+一个论文综述,每节课都得去,这点有点烦;老师课上会留小测,助教还根据你小测的对错给平时成绩。总之不怎么推荐选这门,上课+作业有点痛,老师课上讲的都是很传统的cv,基于深度学习的可能也就一节课。

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匿名用户 2023秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:很多

拉一拉评分,水学分利器,就酱,
不过在loss函数、交叉熵验证等概念、SVM、基础NN那里浪费太久了,毕竟上这门课的基本都学过ML,DL,
希望老师下次可以多补充一点视觉方面的内容或者把半监督学习、目标检测那块讲详细点,我比较🥬,听得云里雾里的

(最后修改于 0 0 复制链接
yousa 2022秋
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:简单
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:一般

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

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USTC369 2020秋
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:简单
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

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。

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一颗青苹果 2020秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:一般
  • 收获:一般

感觉还是很不错的,没有考试,最后需要做一个大作业。老师的ppt很多是从别的地方东拼西凑过来的,但是我觉得讲得挺好的。

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王上飞

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