视频多媒体检索实践

速通指南: 1. 每次lab都让ai工具上，推荐cursor之类的，10min速通，完事自己再简单扫一眼，ai不一定对 2. 每次签到老师都会提前报信 3. 大作业(我怀疑)助教可能压根不看实际效果 因为往年好幾個(github上)跑都跑不起来的是满分 也就是说，demo一定要做好!然后把几个靠谱队友抓壮丁即可

课程内容：见之前评价，主打几个lab，里头还夹着类似复现论文的作业，想全部认真做完，基本属于人类极限挑战。 上课自由度：高，到后面几节课，教室里人少得能开运动会。 考核标准：lab+大作业（差不多能编出个论文，就扣不了多少）。 授课质量：他教的和我们要做的基本是两个平行宇宙，专讲些上古算法，还讲得一脸自豪，问题是也没讲明白，全程跟科普似的。依稀记得讲某个算法时他说他自己也不知道为啥这么做，但你这么做就是对的（）。 助教更逆天。第一个lab要求求梯度直方图，我一看他给的定义和网上不一样，跑去问他，结果助教反手一句“你为什么要求梯度？”——好家伙，不仅啥都不懂，连自己那ppt都没看过，还能在讲台上滚2分钟ppt，也是难为他了。 所以说，反正老师也不管，助教也啥都不懂，作业随便糊一个上去他也看不出来。 给一分只因给分好，不然给0分。

课程内容：Image Feature Extraction, SIFT, Locality Sensitive Hashing (LSH), Pytorch_CNN 上课自由度：高。平时课来一次点名，实验课你人不去也没事，像幽灵会员。 考核标准：4次Lab（完成PPT任务+实验报告）+小组车牌识别大作业，都交了就是4.3，交作业等于开挂。 授课质量：给分很好，课不用听，Lab用考古级方法也能平推。Lab认真写了，多少能跟你早年学过的Python重温旧情；报告认真写了，多少能摸两下Latex的脾气；大作业认真写了，多少能学会把py打包成exe，技能全点在下班后上。

课程内容：OpenCV，SIFT，LSH，Pytorch+CNN算法，一套组合拳打下来属于是视觉祛魅套餐。 上课自由度：高到离谱，属于放养式修仙，你上课打坐还是原地飞升都没人管，这学期就一次签到，堪比中彩票。 考核标准：平时lab松得像棉花糖，有同学跟我说他舍友SIFT算法只找到了一两个匹配点也是满分，这评分标准我看是用脚打的。但大作业反手扣我两分，，，属于是沙里淘金淘出个钉子。 授课质量：课上讲的东西好像和作业相关，实际上lab你不去考古前人的作业、不去拷问gemini或者GPT，基本等于给你一把锈钥匙让你开金库。这是我的4次满分lab仓库喵，在传承上也上传了喵 https://github.com/dozsng/SJTU-2025-ICE2607 车牌识别大作业分组一定要找靠谱的人喵，提前一周拉了群结果我们组五个人只有两个干活，一个人写了GUI界面，剩下所有的算法以及exe包装全是我一个人干的喵，好像给大伙都扣了2分，没办法喵，我一个人能力有限，属实是五人行必有一个苦力。写这个东西会耗费大量的时间精力，我有至少半周时间全在写大作业。大作业扣了两分所以这里先不放代码仓库了喵，这门课和小车二选一都是避不开的金课，只能说不得不品的一环吧，选修课的宿命就是如此。

# 一键升天，这波不亏~