人工智能深度学习综合实践教案 项目4：计算机视觉模型数据准备

1、。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al工程4：计算机视觉模型数据准备教学设计课程基本信息学科人工智能深度学习综合应用年级2022级学生学期秋季课题工程4：计算机视觉模型数据准备学时3学时教科书书 名：人工智能深度学习综合实践教材出版社：人民邮电出版社出版日期：2022年4月工作任务能够对图像分类数据集进行预处理和加载教学目标(1) 了解常用计算机视觉数据集及格式。(2)掌握图像分类数据集加载的方法。(3)掌握图像分类数据处理的方法。教学内容教学重点：(1)图像分类数据集加载的方法。(2)图像分类数据处理的方法。教学难点：(1)图像分类数据集加载的方法。(2)图

2、像分类数据处理的方法。教学方式(手段、媒介)教学手册、学生手册、PPT、多媒体、互联网等教学过程教学环节教学任务教学方法时间分配课前准备1 通过问题引领学生勤于思考【互动法】1.准备“基于计算机视觉的智能垃圾分 类系统”视频，让学生更加直观地了解 计算机视觉在生活场景种的应用8分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al2.准备引导问题“同学们在H常生活中 还见过哪些计算机视觉应用？力随机抽 取学生回答下列问题，了解学生对计算机视 觉应用场景的理解任务引入1.讲解工程背景2 .发布实训任务【任务驱动法】.介绍常见的计算机视觉数据集、 PaddleX的数据集加载接

3、口等.前置说明“计算机数据模型数据准备” 的工程步骤和要求5分钟知识准备1.常见计算机视觉数据集及格式【讲授法】介绍4种常见的计算机视觉数据集，包 括数据量、涵盖类别、任务用途、数据集 特点和格式等10分钟2.PaddleX 介绍【直观演示法】.介绍PaddleX的特点、用途和安装命令.根据PaddleX安装命令在本地进行安 装,让学生掌握在本地环境安装PaddleX5分钟3.PaddleX图像分类数据集加载方法【讲授法】介绍PaddleX加载不同格式数据集的接 口以及各数据加载接口的参数信息14分钟4.PaddleX图像分类数据处理方法【讨论法】1.介绍PaddleX对图像分类数据集的处 理

4、方法以及各数据处理方法的相关参数 2,围绕“为什么要进行数据预处理/增强 操作？ ”展开讨论，挑选23组学生进 行提供和点评，让学生深入理解数据预 处理对于模型训练的影响14分钟工程实践任务1:查看数据集【任务驱动法】1.介绍工程所需数据集并使用相关库对5分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al数据图片进行显示和查看2.前置说明显示数据集图像的函数方法 及参数，让学生尝试修改参数来显示不 同的数据集图片任务2：拆分数据集【讲授法】介绍数据集拆分原因、拆分方法和拆分 后的数据集格式，分步骤说明拆分过程， 包括数据量的统计、文件生成、数据集 拆分比例、数据写入等

5、15分钟任务3：验证数据集【讲授法】介绍拆分后数据集的验证步骤和方法2分钟任务4：加载数据集【练习法】1 ,介绍图像分类数据集的数据预处理模 块和数据加载方式2.布置课后作业“收集不同格式的数据 集进行加载，查看输出结果是否正确”， 让学生掌握使用PaddleX进行数据增强 和对不同格式的数据集进行加载5分钟课堂总结1 .工程展示与评价【互动法】对使用其他数据加载接口遇到问题的学 生进行解答，通过解答让学生掌握不同 格式数据集的加载方法，提高学生的动 手能力2分钟2.工程学习小结【讨论法】引导学生自我归纳通过该工程所取得的 新的学习：常见计算机视觉数据集及格 式、PaddleX数据加载方法、PaddleX数 据处理方法等3分钟巩固提升1.布置课后习题【练习法】2分钟。百