计算机视觉课程信息

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课程列表

课程名称开课学校核心内容特色资源最新版本课程链接
6.869 三维视觉与机器人Massachusetts Institute of Technology (MIT)SLAM算法/神经辐射场/触觉反馈开源Gazebo机器人仿真平台2025春季访问
CS231n 深度学习与视觉Stanford UniversityVision Transformers架构解析Colab实时编程环境2024冬季访问
CS294 具身视觉智能University of California, Berkeley (UCB)机器人操作视觉推理MuJoCo物理引擎实验套件2025春季访问
16-720 计算摄影学Carnegie Mellon University光场成像/非视距成像Lytro光场相机开发套件2024秋季访问
Visual Computing MScETH Zurich多图像融合/超分辨率重建开放HDR视频数据集（100TB）2024/25学年访问
Robot PerceptionUniversity of Oxford动态场景理解/语义SLAMWebGL三维场景标注工具2024 Michaelmas学期访问
DD2423 医疗影像分析KTH皇家理工CT/MRI病灶分割瑞典卡罗林斯卡医院真实病例库2025春季访问
COMP5421 生成式视觉模型中国香港科技大学3D扩散模型/神经材质生成华为昇腾算力平台接入权限2024年度访问
80240312 医学影像分析清华大学 / Tsinghua University病理切片AI诊断协和医院标注数据集（10万+病例）2025春季访问
CS774 视觉-语言模型KAISTCLIP架构优化/多模态对齐韩英双语图文数据集2024秋季访问
COMP90022 工业视觉检测墨尔本大学微米级缺陷检测澳航飞机零件检测数据库2025 Semester 1访问
ELEC5307 农业视觉系统悉尼大学作物表型分析无人机多光谱农田数据集2024年度访问

推荐课程

计算机视觉导论

2024冬季

Stanford University

Vision Transformers深度学习

这门课程涵盖了计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测等内容。特色是Colab实时编程环境。

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三维视觉与机器人

2025春季

MIT

SLAM算法神经辐射场

这门课程专注于深度学习在计算机视觉中的应用，包括CNN、目标检测、图像分割等。特色是开源Gazebo机器人仿真平台。

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医学影像分析

2025春季

清华大学

病理切片AI诊断医学成像

这门课程涵盖了医学影像分析的各个方面，包括病理切片AI诊断。特色是协和医院标注数据集（10万+病例）。

查看详情

学习路径推荐

入门路径

第一阶段：基础知识

推荐课程：Stanford CS231n

掌握图像处理基础、卷积神经网络原理和基本视觉任务

第二阶段：实践应用

推荐课程：Berkeley CS294

完成目标检测、图像分割等实际项目，构建完整视觉系统

第三阶段：前沿探索

推荐课程：MIT 6.869

学习神经辐射场、视觉Transformer等前沿技术

专业方向路径

医学影像方向

  • 基础：KTH DD2423 医疗影像分析
  • 进阶：清华大学 80240312 医学影像分析
  • 实践：参与MICCAI挑战赛

机器人视觉方向

  • 基础：牛津大学 Robot Perception
  • 进阶：MIT 6.869 三维视觉与机器人
  • 实践：使用Gazebo平台构建SLAM系统

生成式模型方向

  • 基础：Stanford CS231n (生成模型部分)
  • 进阶：香港科技大学 COMP5421
  • 实践：实现3D扩散模型和神经材质生成

学习建议

  • 理论与实践结合：每门课程的项目作业至少完成80%
  • 代码复现：尝试复现每门课程中至少3篇核心论文的方法
  • 开源贡献：参与至少一个GitHub上的计算机视觉开源项目
  • 竞赛实践：参加Kaggle或AI City Challenge等视觉竞赛

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