[爆卦]深度學習於電腦視覺ptt是什麼?優點缺點精華區懶人包

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深度學習於電腦視覺ptt 在 4Gamers編輯部 Instagram 的精選貼文

2020-11-22 14:56:24

Intel 於 SuperComputing 2019 發表oneAPI產業倡議,以建立一個開放、遵循標準、一致的程式設計模型,提供開發者於 CPU、GPU、FPGA 及其它加速器,自由選擇最佳硬體的可能性,並將其結合為「XPU」。⁣ ⁣ oneAPI 完成版產品將於 2020 年 12 月推出,可...


※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID)
(是/否/其他條件): 是


哪一學年度修課:
106-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)
王鈺強
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
電機/電信所
δ 課程大概內容

先看這裡http://vllab.ee.ntu.edu.tw/dlcv.html
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
想要爽爽過★
想要學東西★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
不太需要看指定用書, 老師講義放很多最新的近期研究
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
還沒出來 晚點補
ρ 考題型式、作業方式
5次個人作業
HW1, HW2主要focus在傳統computer vision
HW3是實現fully convolution network, 基本上只要把paper看一看
再上網看一看github應該輕鬆過baseline
HW4是VAE, 還有GAN, ACGAN,
GAN跟ACGAN要把產生圖片的品質調好應該要花蠻久時間的
HW5是影像動作判斷, 要會LSTM或GRU,並且考驗你電腦的記憶體
老師有提供Azure資源 所以其實也不用太擔心
我覺得HW4, HW5屬於比較難的作業
一次term project 三~四人一組
老師提供兩個challenge, 第一個是物件辨識, few shot learning
第二個是人臉辨識, compressed model
第一個baseline比較難過一點, 不過第二個的compressed model應該
也不好做
ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性?
不點名, 不過期末term project有個進度報告, 要出席有算5%分數
基礎最好修過machine learning, 不然有可能跟不上?
老師很強, 真的很強, 看publication就知道
老師上下課都很願意給同學問問題, 人還蠻nice

加簽習慣?嚴禁遲到等…)
先簽電資院 碩博優先
Ψ 總結
不考試但作業project loading都蠻重的,
好處是term project presentation有披薩點心可以吃
我覺得課程安排蠻好的
老師上課投影片也會講解現在世界上最新的CV研究進度
上這門課真的有認識CV領域的感覺
大推這門課

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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUcourse/M.1531067188.A.2C6.html
hsnuyi: 奇怪 怎跟我聽說的評價差十萬八千里啊? 連final有得名的都 07/09 00:43
hsnuyi: 跟我說這課跟某個矮子跟李氏宗親會的二人組開的課一樣科科 07/09 00:43
hsnuyi: 呢 呵呵 07/09 00:43
siscon: 1F是什麼意思可以詳細一下嗎 07/09 00:53
lwlt1995: 1F有掛?雖然我不知道他說的二人組是誰 07/09 01:47
charliebitme: 1F 願聞其詳+1 謝謝 07/09 02:32
hochirijay: 純個人想法,前兩個作業可以再濃縮,把時間集中在有DL 07/09 02:53
hochirijay: 的部分,不然後面有點趕,然後請孫老師講RL卻沒有機會 07/09 02:53
hochirijay: 實作RL也是蠻可惜的 07/09 02:53
hochirijay: 不過整體來說有學到蠻多東西,時間還夠的話可以推 07/09 02:54
TOEFLiBT100: RL超難train 拜託別再加RL 後面會train不完= = 07/09 08:40
TwinkyLee: 登入次數:53次 07/09 10:12
henry1915: 一樓就著名的酸民 酸好多年了 07/09 11:58
yiefaung: RL用在CV也不多吧… 07/09 12:38
yiefaung: 這門課建議跟MLDS擇一修即可 07/09 12:39
yangchris11: 1F到底畢業沒 07/09 12:42
GithubPorn: 1F敢嘴我大李氏,不如回家多刷牙 07/09 13:35
GithubPorn: 前兩次作業真的比較偏傳統CV的作法,但可能是要考慮從 07/09 13:37
GithubPorn: 來沒做過CV的同學吧。 07/09 13:38
GithubPorn: 前兩次濃縮成一次,變成四次DL loading會爆幹重喔 07/09 13:39
GithubPorn: 如果又有RL,兩三個禮拜一次作業會受不了吧 07/09 13:39
PyTorch: 我覺得loading比起MLDS稍輕, 看同實驗室的RL做到崩潰 07/09 13:50
PyTorch: 不過也可能是因為我term project太混過太爽QQ 07/09 13:50
pika0424: 老師本來就是不打算全部都只講DL,所以前三分之一學期和 07/09 19:20
pika0424: 前兩次作業才會是比較傳統CV的部分吧 07/09 19:20
Trumen: 大推DLCV 感謝王老師願意開這門讓台大CV眾受益匪淺的好課! 07/09 23:24
weirdfoot: Final會得名的應該就真的有在做DL的強者吧 會覺得跟ADL 07/10 00:57
weirdfoot: xMLDS很像也是正常的 我是沒修啦 但聽朋友修的心得 感 07/10 00:57
weirdfoot: 覺對於想了解現在最新CV技術的人 幫助很大 07/10 00:57
newsboy3423: 1F不知道為什麼 對那兩位教授怨念很深? 07/11 00:46
jackwang01: 推,不過跟MLDS真的擇一即可,另一個旁聽就好 07/11 01:35
CVPR: 推ID正確 07/11 09:37
yiefaung: 有A+嗎 07/17 21:38
andrewkgs: 補充一下,這學期最後大約100位同學,有32人拿A+ ,21 07/20 14:24
andrewkgs: 人拿A,14人拿A- 07/20 14:24
rumination: 推推 07/31 22:09

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