教案5 图像特征与图像分类_第1页
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文档简介

课题图像特征与图像分类总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：掌握图像特征类型、CNN图像分类原理2.能力目标：能够使用深度学习进行图像分类任务3.素养目标：理解计算机视觉在自动驾驶中的应用价值教学重点常见图像特征：边缘、角、区域、脊LeNet5、AlexNet、VGG、ResNet网络结构残差连接解决深层网络退化问题教学难点卷积操作的具体计算过程VGG网络中小卷积核的优势ResNet残差学习的原理课前预习教学过程首次备课板块一：导入新课展示人脸识别、车牌识别等计算机视觉应用引出图像分类的基本问题板块二：讲授新知1.图像特征概述（10分钟）边缘特征：灰度变化剧烈的地方角特征：两条边的交点区域特征：连通区域的核心部分脊特征：狭长区域的核心线特征抽取方法：SIFT、HOG、LBP2.图像分类网络发展（20分钟）LeNet5：第一个卷积神经网络，用于手写数字识别AlexNet：ReLU激活函数、Dropout正则化、GPU并行训练VGG16/VGG19：小卷积核（3x3）的优势ResNet：残差连接解决深层网络退化问题板块三：代码演示使用PyTorch实现简单图像分类展示迁移学习使用预训练模型板块四：总结提升图像分类网络的发展脉络布置实

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