背景：新南威尔士大学计算机视觉研究生

需求：新南威尔士大学作业辅导

情况：刚开学学习基础薄弱，听不懂课，作业不会写，需要老师指导完成作业

相关知识点：

新南威尔士大学的计算机视觉研究生主要涉及深度学习、图像处理、模式识别和计算机视觉算法的理论与应用。课程包括但不限于视觉感知、机器学习在视觉任务中的应用、三维视觉和视觉传感器技术等前沿内容，旨在培养在工业和学术领域的计算机视觉专业能力。

学习成果：

1.深度理解深度学习：掌握深度神经网络的理论和应用，能够设计和优化用于图像识别和分类的深度学习模型。

2.高级图像处理技能：熟练运用图像增强、分割、特征提取等技术，能够解决实际中复杂的图像处理问题。

3.精通模式识别算法：能够应用模式分类、聚类、特征选择等技术，从数据中提取并分析有用的模式和信息。

4.创新计算机视觉算法：开发和实施对象检测与识别、运动估计、三维重建等算法，解决实际复杂视觉任务。

5.深入理解视觉感知：理解人类视觉系统的模拟和计算机视觉系统的视觉感知机制，能够优化视觉信息处理。

6.应用机器学习于视觉任务：应用机器学习技术如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等解决复杂视觉问题。