深度学习在计算机视觉课程和课设代码中的应用

计算机视觉课程和课设代码中，深度学习是一项重要的技术。在这个领域中，有许多关键的算法和技术，包括3.1的SIFT（尺度不变特征变换），3.4的谱聚类，3.5的边缘检测以及3.8的猫狗识别和车牌识别。SIFT是一种用于检测和描述图像中的局部特征的算法，具有尺度不变性和旋转不变性。谱聚类是一种基于图谱理论的聚类方法，常用于图像分割和对象识别。边缘检测是计算机视觉中常见的任务，用于识别图像中物体的边界。而猫狗识别和车牌识别则是深度学习在实际应用中的两个重要方向，涉及到图像分类和目标检测等领域。这些算法和技术的学习和应用，对于学生在计算机视觉领域的深度学习课程中具有重要意义。