作者kaminyou (kaminyou)
看板NTUcourse
標題[評價] 陳祝嵩 三維電腦視覺與深度學習應用
時間Thu Jun 24 20:59:18 2021
※ 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：
109-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳祝嵩
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)
資訊所 選修
δ 課程大概內容
wk01 Image and Vision Computing
Camera Model
Introdcution to Homography
wk02 Estimation of Homography
Camera Projection Matrix and Calibration
wk03 Camera Calibration
Camera Pose Estimation-P3P
wk04 Non-perspective n points
RANSAC
wk05 Camera Pose Estimation-EPnP
Blob Feature and SIFT
Image-based Localization
wk07 Introduction of Deep CNN
Quaternions
Deep Learning for Camera Pose Regression
wk08 Essential and Fundamental Matrix
Stereo Pair & Rectification
Triangulation
wk09 Mid-term
wk10 Stereo Processing
Traditional Stereo Matching
Deep Learning Stereo Matching
Pose from Epipolar Geometry & Visual Odometry
wk11 Multiple View Stereo
ORB-SLAM
wk12 SfM Learner
Bundle Adjustment
Deep Local Feature
wk13 COLMAP
View synthesis and shape generation
Deep learning for 3D point cloud
Deep learning for 3D human pose
wk14 Term project proposal
wk15 Homework 2 & Homework 3 Review
wk16 Trifocal Tensor
Deep Two Views SfM Revisited
Multi-view Multi-Human 3D Pose Estimation and Tracking
wk17 Deep 3D Stabilizer
wk18 Presentation
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
想學3DCV ★★★★★
想學DL更多不同的應用 ★★★★★★★★★★
你的第一堂DL課 ★
沒有有GUI的Ubuntu ★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
投影片
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
前十幾周都是由老師講述投影片，後期有時一些DL的內容會由做相關研究的助教來講
講課速度適宜，容易理解
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
Homework (3 times): 60%
Midterm Exam: 15%
Final Project: 25%
Presentation: 35% (proposal 15% || final 20%)
Report: 30%
Methodology: 35%
ρ 考題型式、作業方式
作業：
第一次 手刻Planar Homography演算法
對提供的圖片做homography(不能使用opencv)
Bonus則是使用任何方式(例如考慮線)
來提升performance
第二次 手刻Camera Relocalization演算法(不能使用opencv)
可以implement P3P或P4P
加上RANSAC已提升performance
dataset為台大校門口的3D point cloud以及一堆2D image
要用自己的演算法把這些2D image拍攝位置在3D空間中繪製出來
並且在這3D空間中擺一個cube然後render在這些image中做成影片
此時需想辦法得到正確的image拍攝順序並實做painter algorithm
Bonus可以實做deep learning的版本如PoseNet
第三次 使用opencv來做Visual Odometry
會給一部在校內小範圍走一圈拍攝的影片
要在3D空間中把路徑畫出來
Bonus是實作opencv內的演算法或其他提升performance的方法
考試：
都是手寫題，可以帶一張A4小抄
難度不高大多都是上課範圍
少數計算題需有一點線代的sense就能很快解出
Final project：
自由發揮，跟3DCV有關即可，不一定要做DL相關
本學期課程共有14組，大家做的東西也都非常不同
不過多數同學都是做DL相關的
但報告時間只有8分鐘
其實很難把做的東西在presentation時講清楚
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？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
遠距上課時會登記在線的同學，但不知有沒有納入分數的考量
課程prerequisite是Python、C++、linear algebra、
DL相關framework如PyTorch/Tensorflow後
這不是一堂DL的入門課
沒有DL基礎應該基本上難以聽懂後續DL相關內容
建議要有有GUI的ubuntu，因為很多3D package需要GUI才能動
開學時有開放加簽但應該是沒簽滿
Ψ 總結
是一堂上過很多DL課或實做過很多DL project來發覺新世界的地方
也會發現很多傳統的3DCV算法其實設計巧妙，可以應用在不同領域上
課程loading算是偏有點重
作業都沒想像中好寫，例如作業二的演算法會出現一行
b1 = ((1-a-b)*x2 + (q*a-q)*x + 1 - a + b) * (((r3*(a2 + ab*(2 - r2) - a_2 +
b2 - 2*b + 1)) * x + (r3q*(2*(b-a2) + a_4 + ab*(r2 - 2) - 2) + pr2*(1 + a2 +
2*(ab-a-b) + r2*(b - b2) + b2))) * x2 + (r3*(q2*(1-2*a+a2) + r2*(b2-ab) - a_4
+ 2*(a2 - b2) + 2) + r*p2*(b2 + 2*(ab - b - a) + 1 + a2) + pr2*q*(a_4 + 2*(b
- ab - a2) - 2 - r2*b)) * x + 2*r3q*(a_2 - b - a2 + ab - 1) + pr2*(q2 - a_4 +
2*(a2 - b2) + r2*b + q2*(a2 - a_2) + 2) + p2*(p*(2*(ab - a - b) + a2 + b2 +
1) + 2*q*r*(b + a_2 - a2 - ab - 1)))
的東西
基本上會放棄了解這是什麼
但仍需想辦法implement出整個演算法來
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.16.134 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/NTUcourse/M.1624539560.A.390.html
※ 編輯: kaminyou (140.112.16.134 臺灣), 06/24/2021 21:07:19
→ csvt32745: 作業二就是看到那個算式讓我決定用別的方法== 06/25 12:31
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電腦視覺實務與深度學習ntu 在 [評價] 106-2 王鈺強深度學習於電腦視覺- 看板NTUcourse 的必吃
※ 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https://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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