16-385计算机视觉,2020年春季
时间: 周一、周三中午至下午1:20
位置: 玛格丽特·莫里森A14
教练: 约阿尼斯(扬尼斯)Gkioulekas
教学助理: 阿南德·博拉斯卡,Prakhar Kulshreshtha公司
课程描述

本课程全面介绍计算机视觉。主要主题包括图像处理、检测和识别、基于几何和基于物理的视觉和视频分析。学生将学习计算机视觉的基本概念以及解决实际视觉问题的实践经验。

前提条件

本课程要求熟悉线性代数、微积分、基本概率以及编程。特别是,以下课程是先决条件:

Matlab将用于项目作业,并将作为课程简介的一部分进行介绍。

教科书

阅读材料将从以下教科书中指定(在线免费提供):

其他阅读材料将从相关论文中指定。阅读材料将张贴在每堂课的最后一张幻灯片上。

以下教科书也可以作为课堂不同部分的有用参考,但不是必需的:

评价

你的最终成绩将由以下部分组成:

编程作业:编程作业(PA)需要实现重要的计算机视觉算法。其中一些还将包含与实施相关的小型理论部分。编程将在Matlab(PA1)和Python(PA2-7)中完成。

随堂测验:随堂测验(TQ)需要解决与相应周的两堂课相关的两到三个理论问题。答案需要用LaTeX输入。

迟到天数:对于编程作业,学生将被允许总共最近几天有空。任何额外的逾期天数将被处以10%的罚款。

错过的测验:对于即兴测验,学生将被允许完全跳过总共测验不受惩罚。对于提交八次以上测验的学生,只有最好的八次才会计入成绩。测验没有免费的迟到天数,任何迟到的测验都将获得零学分。

提交作业:我们使用帆布用于提交和评分作业。

讨论

我们使用广场用于课堂讨论和公告。

电子邮件、办公时间和讨论

电子邮件:给教职员工发电子邮件时,请在标题中使用[16385]!

办公时间:所有办公时间都在史密斯霍尔200会议室。

请随时给我们发送电子邮件,告知我们如何安排额外的办公时间。

教学大纲和时间表

以下教学大纲是实验性的并且很可能在学期内发生变化。每场讲座结束后,本网站将更新幻灯片。

日期话题幻灯片作业
M、 1月13日介绍pdf格式,pptx公司
W、 1月15日图像过滤pdf格式,pptx公司
M、 1月20日不上课(马丁·路德·金日)
W、 1月22日图像金字塔和傅立叶变换pdf格式,pptx公司PA1输出
M、 1月27日霍夫变换pdf格式,pptx公司TQ1输出
W、 1月28日特征和角点检测pdf格式,pptx公司
M、 2月3日特征描述符和匹配pdf格式,pptx公司TQ1到期,TQ2输出
W、 2月5日2D变换pdf格式,pptx公司PA1到期,PA2输出
M、 2月10日二维变换(续)pdf格式,pptx公司TQ2到期,TQ3输出
W、 2月12日图像单形文字pdf格式,pptx公司
苏,2月16日TQ4输出
M、 2月17日摄像头型号pdf格式,pptx公司TQ3到期
W、 2月19日摄像头型号(续)pdf格式,pptx公司PA2到期,PA3输出
苏,2月23日TQ4到期,TQ5输出
M、 2月24日双视图几何图形pdf格式,pptx公司
W、 2月26日立体声pdf格式,pptx公司
苏,3月1日TQ5到期,TQ6输出
M、 3月2日辐射和反射率pdf格式,pptx公司
W、 3月4日关于辐射测量的更多信息pdf格式,pptx公司PA3到期
M、 3月9日无课(春假)
W、 3月11日无课(春假)
M、 3月16日无类别(Covid-19过渡)
W、 3月18日光度立体和着色形状pdf格式,pptx公司PA4输出
苏,3月22日TQ6到期,TQ7输出
M、 3月23日图像处理管道pdf格式,pptx公司
W、 3月25日图像分类pdf格式,pptx公司PA4到期,PA5输出
苏,3月29日TQ7到期,TQ8输出
W、 3月30日工程包pdf格式,pptx公司PA4到期,PA5输出
W、 4月1日神经网络pdf格式,pptx公司
苏,4月5日TQ9输出
M、 4月6日更多神经网络pdf格式,pptx公司TQ8到期
W、 4月8日卷积神经网络pdf格式,pptx公司PA5到期,PA6输出
苏,4月12日TQ10输出
M、 4月13日更多卷积神经网络pdf格式,pptx公司TQ9到期
W、 4月15日光流pdf格式,pptx公司
F、 4月17日对齐pdf格式,pptx公司
苏,4月19日TQ10到期
M、 4月20日跟踪pdf格式,pptx公司
W、 4月22日分割和基于图的技术pdf格式,pptx公司PA6到期,PA7输出,TQ11输出
苏,4月26日
M、 4月27日细分pdf格式,pptx公司
W、 4月29日运动和包裹的结构个人数字一代/pdf2,第1页/第2页
苏,5月3日PA7到期,TQ11到期
特别感谢

这些讲稿是由许多不同的人和地方拼凑而成的。特别感谢同事们分享他们的幻灯片:克里斯·基塔尼、鲍勃·柯林斯、斯里尼瓦萨·纳拉希曼、马特里赫伯特、阿利奥沙·埃夫罗斯、阿里·法哈拉迪、德瓦·拉马南、亚瑟·谢赫和托德·齐克勒。非常感谢以下人士在网上提供了他们的讲稿和材料:史蒂夫·塞茨、理查德·塞利斯基、拉里·齐特尼克、诺亚·斯纳维利、拉娜·拉泽布尼克、克里斯汀·格劳曼、容玉闯、丁·图伊特拉斯、李菲菲、安东尼奥·托拉尔巴、罗伯·弗格斯、大卫·克劳斯和丹·尤拉夫斯基。

以前的课程网站

16-385-计算机视觉,2019年秋季(讲师:Kris Kitani,Srinivasa Narasimhan)

16-385-计算机视觉,2019年春季(讲师:Ioannis Gkioulekas)

16-385-计算机视觉,2018年春季(讲师:Ioannis Gkioulekas)

16-385-计算机视觉,2017年春季(讲师:Kris Kitani)

16-385-计算机视觉,2015年春季(讲师:Kris Kitani)

15-385-计算机视觉,2014年春季(讲师:Srinivasa Narasimhan)