# IP-DL-PP

**Repository Path**: wangwei83ky/IP-DL-PP

## Basic Information

- **Project Name**: IP-DL-PP
- **Description**: 图像处理与深度学习编程实践
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-26
- **Last Updated**: 2026-02-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# IP-DL-PP

#### 介绍
IP-DL-PP 是一个基于 Pytorch 的深度学习项目。

Image Processing and Deep Learning Programming Practice

图像处理与深度学习编程实践

# 项目简介
# 以下内容介绍了《图像处理与深度学习编程实践》课程的基本信息和目标
《图像处理与深度学习编程实践》是面向全校计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、自动化、光电、数学、电气等专业的一门选修课程。本课程将介绍图像处理和深度学习领域的基础理论、核心算法及其在编程实践中的应用，使学生对图像分析、模式识别以及深度学习模型的开发流程有初步的了解，对主要的技术和应用有一定的掌握。

本课程着重介绍图像处理技术和深度学习算法在编程实践中的应用，包括图像预处理、特征提取、机器学习与深度学习模型构建等核心内容。课程内容涵盖基础图像处理技术、深度学习框架的使用、卷积神经网络（CNN）的设计、循环神经网络（RNN）的应用，以及综合项目实践等。通过本课程的学习，学生将能够独立完成图像处理与深度学习相关的项目开发与调试，掌握编程实现图像分析和深度学习模型的基本技能，并具备进一步拓展和优化项目的能力。


# 教学内容安排
# 以下是课程的章节结构和主要内容
这是一份**图像处理与深度学习相关的教学内容及安排表**，包含以下实体信息：

### 章节标题
第一章 图像处理基础；
第二章 图像预处理；
第三章 图像特征提取；
第四章 深度学习基础；
第五章 卷积神经网络（CNN）；
第六章 循环神经网络（RNN）；
第七章 项目实践；
第八章 综合应用与优化。

### 主要知识点
# 以下列出了课程涵盖的核心知识点
图像处理概述、图像表示与存储、图像去噪、图像增强、边缘检测、特征描述与匹配、神经网络基础、深度学习框架介绍、CNN结构与原理、CNN在图像识别中的应用、图像处理及算法、RNN结构与原理、RNN在序列数据处理中的应用、项目设计、图像处理与深度学习项目开发、模型评估与优化、深度学习模型部署。

### 教学相关信息
# 以下是教学安排的基本信息
- 参考学时：多为1或2学时（部分知识点为2学时，如"CNN在图像识别中的应用""图像处理及算法"等）。
- 教学方式：包括课堂讲授、在线学习、问题导向学习等。


# 环境搭建指南
# 以下命令用于创建和激活项目的Python环境
环境搭建

conda create -n IP-DL-PP python=3.10  # 创建名为IP-DL-PP的Python 3.10环境

conda activate IP-DL-PP  # 激活创建的环境


# 相关资源链接
# 以下是课程相关的代码仓库链接
https://gitee.com/linghu6p/cifar10_classification  # CIFAR-10分类项目代码仓库

https://gitee.com/wangwei83ky/medical_segmentation  # 医疗图像分割项目代码仓库

https://gitee.com/wangwei83ky/yolo11-circuit-research  # YOLO11电路研究项目代码仓库--目标识别

课件网盘地址
通过网盘分享的文件：图像处理与深度学习编程实践-25年秋
链接: https://pan.baidu.com/s/1Zz-N-XoFpIFvWb730EWYUA?pwd=qmev 提取码: qmev