浙江大学计算机视觉研究生课程课件

简介：
本课程为浙江大学计算机视觉方向研究生定制，涵盖图像处理、模式识别及深度学习等前沿技术，旨在培养学生的科研能力和实践技能。 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，涵盖了图像处理、机器学习、深度学习以及数学与物理学等多个方面的知识。在浙江大学研究生课程中，由世界图形学大会SIGGRAPH论文第一作者王锐博士主讲的这门计算机视觉课程为学生提供了一个深入了解和实践该领域的宝贵机会。 课程可能包括基础的图像处理技术如图像增强、去噪及色彩空间转换等。这些是让计算机理解视觉信息的基本步骤，通过这些方法可以将原始像素数据转化为更有意义的特征。例如，图像增强能够改善图像的质量，而去噪则有助于提取关键信息并减少不必要的干扰。 课程也可能深入到特征检测与描述领域，包括SIFT、SURF、ORB等经典算法。这些特征对于图像匹配、识别和跟踪至关重要。王锐博士可能会讲解如何在不同的光照条件、尺度变换及旋转下稳定且具有判别性地提取特征。 接下来，课程可能涉及机器学习的应用，特别是监督学习与无监督学习在计算机视觉中的应用。例如，支持向量机（SVM）用于分类任务，K-means聚类算法则适用于未标记数据的分组处理。此外，卷积神经网络（CNN）已成为现代计算机视觉的核心技术，并被广泛应用于图像分类、目标检测及语义分割等多个领域。 在深度学习部分，学生可能会学到如何构建和训练诸如VGG、ResNet以及YOLO等深度模型，并了解大规模数据集如ImageNet的预训练方法及其迁移应用。此外，课程还可能探讨现代注意力机制与Transformer架构在计算机视觉中的创新性运用。 另外，课程还会涵盖3D视觉技术，包括立体视觉及SLAM（同时定位和建图）等内容。这部分内容帮助学生理解如何从二维图像中恢复三维信息，这对于机器人导航、自动驾驶等领域尤为重要。 此外，课程可能会讨论计算机视觉的最新进展如神经渲染、元学习以及对抗性样本研究等，并探讨其在增强现实与虚拟现实中的应用前景。这些前沿话题展示了计算机视觉广阔的应用潜力和无尽的研究空间。 王锐博士凭借其SIGGRAPH论文第一作者的身份，在这门课中结合最新的研究成果及工业界实践，让学生不仅掌握理论知识还能了解实际应用的挑战及其解决方案。通过这门课程的学习，学生将有机会站在计算机视觉领域的最前沿，并为未来的发展奠定坚实的基础。