教案6 目标检测与图像分割_第1页
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文档简介

课题目标检测与图像分割总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：掌握目标检测和图像分割的核心算法2.能力目标：能够区分不同目标检测算法的优缺点3.素养目标：理解目标检测在智慧交通中的应用教学重点RCNN系列：区域提议+CNN分类YOLO：端到端实时目标检测FCN、UNet、DeepLab图像分割算法OBB定向边界框技术教学难点YOLO的工作原理与非极大值抑制（NMS）图像分割中上采样与下采样的平衡空洞卷积的作用课前预习教学过程首次备课板块一：导入新课展示自动驾驶中的目标检测场景引出目标检测与图像分割的任务区别板块二：讲授新知1.目标检测算法（18分钟）两阶段方法：RCNN→FastRCNN→FasterRCNN区域提议（RegionProposal）感兴趣区域池化（ROIPooling）单阶段方法：YOLO系列网格划分与边界框预测置信度与类别概率非极大值抑制（NMS）Transformer方法：DETR端到端检测2.图像分割算法（12分钟）语义分割：FCN（全卷积网络）实例分割：MaskRCNNUNet：编码器解码器架构，医学图像分割DeepLab：空洞卷积（DilatedConvolution）扩大感受野板块三：课堂互动OBB定向边界框在旋转目标检测中的应用智慧交通中的车辆检测与跟踪板块四：总结提升对比目标检测与图像分

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