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北京新大陆时代教育科技有限公司《AIGC大模型部署与应用》课程教案《《AIGC大模型部署与应用》授课教案授课教案《计算机视觉技术应用教案》课程教案学年度第学期项目名称项目四中文自然场景文字检测及识别项目实战授课教师授课时间课题名称3.3CRNN文字识别授课班级授课类型新授课课时4教学目标知识目标认识理解文字识别原理理解文字识别模型架构。能力目标能够掌握迁移学习方法实现文字识别模型训练与测试。素质目标培养面对复杂环境依赖时的耐心和解决问题的能力;获得从理论到实践,完整复现一个经典深度学习算法的成就感。教学重点搭建CTC-loss环境;加载预训练模型并配置训练参数;启动并完成CRNN模型的训练。教学难点理解CRNN模型中CNN、双向LSTM和CTC层如何协同工作以识别不定长文本序列;理解模型训练代码中,特别是trainBatch函数中的损失计算和反向传播过程。教法与学法讲授法、任务驱动法、讨论法等。教学手段及资源教材、PPT、原码、思维导图、实操视频。学情分析使用教材《计算机视觉技术应用教案》教学环节(时间分配)教学内容与教师活动学生活动设计意图教学手段课前准备(15min)教师说课-课程整体设计1.课程性质与定位;2.课程教学目标;3.课程教学内容;4.课程教学实施;5.课程考核评价。听讲本次课通过教师对课程标准相关内容的介绍(性质与定位、教学目标、教学内容、考核方式等),学生可对本门课程的学习有所了解。PPT课程导入引导案例:CRNN文字识别。1.引导问题:(1)上节课我们训练了一个YOLOv3模型,成功地在图片上框出了文字的位置,框出来了,但我们还不知道框里写的是什么。如何让计算机“读懂”这些框里的文字呢?(引出文字识别)(2)英文单词有长有短,中文词语也是,如何设计一个模型来识别这些“长度不固定”的文字序列?(引出CRNN+CTC)自发回答引导问题由案例引出任务,通过引导问题激发学生的学习兴趣和积极性。PPT职业能力目标老师讲解本次任务所要达到的目标。帮助学生梳理各个任务点,为学习指明路径。任务分析1.教师围绕“CRNN文字识别”讲解本任务的要求;2.演示任务4.3的完成效果(输入一张图片,输出识别出的文字字符串)。听讲教师介绍完任务的结构后,演示任务完成效果,学生将对本任务的要求有一个感性的认识,同时也能吸引其注意力,激发其学习的积极性。PPT任务计划1.引导问题:CRNN文字识别可能涉及到哪几个步骤?2.学生以小组为单位研讨并制定任务计划。听讲、做任务计划通过问题和课程结构介绍,引导学生明确实现本任务所需的知识点和技能点。学生分组研讨制定任务计划,培养其职业能力和团队协作能力。PPT知识储备(35min)光学字符识别引导问题:为什么检测和识别通常是两个独立的任务?讲解文字识别任务在OCR流程中的位置。CRNN+CTC(CNN+RNN+CTC)讲解CRNN模型的整体架构和端到端的优势。引导问题:为什么CNN层在此模型中作为特征提取器?CNN卷积层讲解CNN层在此模型中作为特征提取器的作用。RNN循环层讲解双向LSTM如何处理CNN提取出的特征序列。引导问题:识别文字时,只看前面的字就够了吗?为什么需要“双向”来看?CTC转录层讲解CTC如何解决序列对齐问题,将RNN的输出转换为最终文本。听讲学生通过教师设计的“引导问题”、“练一练”,带着问题学习任务实施所需的知识点,在必要时即时动手实践,可有效地提高其学习的主动性。PPT任务实施(90min)实验准备——讲解讲解CTC-loss环境的搭建,包括从GitHub克隆warp-ctc项目,以及编译安装的步骤。强调这是训练模型的前提。实验准备——实操学生参照PPT,在JupyterLab中执行命令,完成依赖安装和warp-ctc的编译安装,并重启Notebook。获取预训练模型——讲解讲解如何导入所有依赖、加载数据集、划分训练集/测试集、配置超参数、创建数据迭代器,以及加载预训练模型权重。获取预训练模型——实操学生执行相应代码单元格,完成模型训练前的所有数据和模型的准备工作。模型训练——讲解讲解如何配置优化器和损失函数(CTCLoss),定义trainBatch训练函数,以及启动训练和测试识别结果的流程。模型训练——实操学生执行模型训练代码,观察训练过程,并在训练结束后,随机抽取图片进行识别效果的测试和结果保存。分组开展任务实施教材建议的实施步骤遵循工作过程导向的原则。学生参考此步骤实施,可对其职业能力进行培养。培养学生可养成严谨、认真的工作态度以及善于总结的工作方式。教材、PPT、实操视频任务检查与评价(15min)经验分享当天轮到的小组选派代表分析本组实施经验;自评和互评1.小组各成员参照评价标准完成自评;2.完成对其他小组的评价。各组自评、互评学生通过对自己的实施过程和经验的介绍,锻炼自我展示能力。课堂任务单任务小结(5min)任务小结教师总结本任务所
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