课程介绍：<p style="font-size:12.0pt;text-indent:10.5pt;">
    <span style="font-size:10.5pt;">近年来基于深度学习的方法在计算机图形学、计算机视觉等领域的应用层出不穷，产生了很多<strong>有趣的基于深度学习方法的图形图像应用</strong>。</span><span style="font-size:9.0pt;font-family:Tahoma , sans-serif;"></span>
</p>
<p style="font-size:12.0pt;text-indent:10.5pt;">
    <span style="font-size:10.5pt;">本课程向同学们系统介绍智能图形图像应用，并设计面向实际图形学和视觉应用场景的</span><span style="font-size:10.5pt;"></span><span style="font-size:10.5pt;">实践环节。</span><span style="font-size:9.0pt;font-family:Tahoma , sans-serif;"></span>
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<p style="font-size:12.0pt;text-indent:10.5pt;">
    <span style="font-size:10.5pt;">课程主要内容包括：</span><span style="font-size:9.0pt;font-family:Tahoma , sans-serif;"></span>
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<p style="font-size:12.0pt;text-indent:10.5pt;">
    <span style="font-size:10.5pt;">1</span><span style="font-size:10.5pt;">）介绍深度学习方法在计算机图形学、计算机视觉等领域的新进展，如：</span><span style="font-size:9.0pt;font-family:Tahoma , sans-serif;"></span>
</p>
<ul style="font-size:medium;">
    <li class="MsoNormal" style="text-align:left;font-size:10.5pt;font-family:Calibri , sans-serif;">
        <span></span><span>计算机图形学中：神经渲染、深度几何学习、深度图像视频生成、深度动画合成、深度物理仿真、基于深度学习的渲染画质增强等算法；</span><span style="font-size:12.0pt;"></span>
    </li>
    <li class="MsoNormal" style="text-align:left;font-size:10.5pt;font-family:Calibri , sans-serif;">
        <span>计算机视觉中：深度图像分类分割、目标检测与跟踪、深度</span><span>2D</span><span>和</span><span>3D</span><span>场景理解、深度纹理合成、神经风格迁移、图像到图像转换等算法。</span><span></span>
    </li>
</ul>
<p class="MsoNormal" align="left" style="font-size:10.5pt;font-family:Calibri , sans-serif;text-indent:10.5pt;">
    <span>2</span><span>）本</span><span>课程还设计面向实际图形学和视觉应用场景的课程实践环节，为同学们提供进行前沿技术研究的机会。</span><span></span>
</p>

考试形式：大作业

开课学年：2022-2023

开课学期：秋学期

课程号：(2022-2023-1)-CS4316-1

学分：3.0

课程类型：本科生课程

是否精品课程：否

选课人数：3

课时：48.0