课程简介（约200字） 本课程面向计算机科学与技术、电子信息工程、生物医学工程等专业的硕士研究生，系统构建计算机视觉领域的知识体系与实践能力培养框架，课程以深度学习技术为核心，融合数学建模、信号处理、认知科学等多学科理论，重点解析计算机视觉从图像处理到智能决策的技术演进路径，通过"基础理论-核心算法-前沿技术-跨学科应用"四层递进式教学体系，培养学生解决复杂视觉问题的创新能力，课程内容涵盖传统计算机视觉方法与深度学习范式的对比分析，结合医疗影像分析、自动驾驶感知系统、工业质检等典型场景，建立"理论推导-算法实现-系统优化"的完整闭环训练模式。
教学目标（约150字）
- 知识维度：掌握计算机视觉基础理论体系，理解特征提取、图像理解、三维重建等核心模块的技术原理，熟悉OpenCV、PyTorch等开发工具链
- 技能维度：具备设计改进型网络架构、优化模型推理效率、部署边缘计算系统的全流程开发能力
- 素养维度：培养跨学科思维，建立从数据采集到决策优化的系统化工程思维，形成对AI伦理、算力约束等现实问题的批判性认知 与模块（约400字） 模块一：基础理论体系（32学时）
- 图像处理数学基础：傅里叶变换、小波分析、张量运算等数学工具（8学时）
- 传统计算机视觉方法：SIFT特征点检测、Hough变换、光流估计（12学时）
- 深度学习范式演进：从CNN到Transformer的架构革新（10学时）
- 多模态数据融合：RGB-D数据配准、跨模态注意力机制（6学时）
核心算法解析（48学时）
- 目标检测技术：Faster R-CNN改进策略、YOLOv7动态卷积网络（12学时）
- 图像分割方法：U-Net变体设计、Transformer引导的语义分割（14学时）
- 三维视觉技术：NeRF几何重建、SLAM系统优化（12学时）
- 视频理解算法：时空注意力机制、长时依赖建模（10学时）
前沿技术追踪（28学时）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 自监督学习：对比学习框架、掩码图像建模（8学时）
- 神经辐射场（NeRF）：隐式表示与物理模拟（7学时）
- 轻量化部署：知识蒸馏、量化感知训练（7学时）
- 人机协同系统：可解释性视觉分析、多智能体感知（6学时）
跨学科应用（16学时）
- 医学影像分析：病灶分割优化、肿瘤生长预测（4学时）
- 自动驾驶感知：BEV感知Transformer、极端天气补偿（5学时）
- 工业质检系统：缺陷检测模型压缩、产线异常检测（4学时）
- 虚拟现实交互：手势识别优化、AR场景重建（3学时）
教学方法（约150字）
- 混合式教学：理论讲授（40%）+实验操作（30%）+项目研讨（30%）
- 梯度式训练：基础实验（图像分类）→进阶实验（目标检测）→综合实验（智能巡检系统）
- 学术工作坊：每周邀请企业工程师开展技术沙龙，解析工业级项目难点
- 对比式学习：设置传统方法与深度学习双路径实验组，进行A/B测试
考核方式（约100字）
- 平时成绩（30%）：每周提交技术文档+实验日志
- 实验报告（25%）：包含代码复现、消融实验、可视化分析
- 课程设计（25%）：完成"智能仓储视觉分拣系统"或"AR工业维修助手"等实战项目
- 期末考试（20%）：闭卷笔试+开卷论文写作（需引用最新顶会论文）
实验要求（约100字）
- 实验平台：配备NVIDIA A100集群，要求掌握PyTorch框架与Docker容器化部署设计对比实验验证ResNet-Transformer混合架构优势
- 实验报告：需包含消融实验、参数敏感性分析、模型压缩率对比
- 硬件要求：独立开发板需达到10TOPS算力，支持TensorRT推理部署
课程资源（约80字）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 教材：《深度学习与计算机视觉》（第3版）
- 在线平台：Coursera专项课程《Advanced Computer Vision》
- 学术会议：CVPR论文精读（2022-2023年）
- 工具库：Detectron2、MMDetection、Open3D
课程特色（约80字）
- 跨学科融合：引入医学影像处理中的傅里叶分析案例
- 前沿技术跟踪：每季度更新NeRF、Diffusion模型等前沿内容
- 工程实践导向：要求模型在Jetson Nano平台实现实时推理
- 国际化视野：解析欧盟AI伦理准则对视觉系统的影响
（总字数：1023字）
本大纲创新性地构建了"理论-算法-系统"三级能力培养体系，通过设置医疗影像分析、自动驾驶感知等8个行业认证对接案例，强化产教融合，在实验环节引入模型量化感知训练、边缘计算部署等企业级技术要求，确保培养成果与产业需求精准对接，课程特别设置"视觉系统伦理设计"专题，引导学生建立负责任的AI开发意识,培养具有国际竞争力的复合型技术人才。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
评论列表