深度学习应用与实践 -教案 《计算机视觉应用开发》项目11 基于Unet实现服饰分割

《计算机应用开发》教案授课题目基于U-Net实现服饰分割授课类型新授课授课时长12节课教学内容教学目标知识目标（1）熟悉传统的图像分割方法。（2）熟悉深度学习图像分割算法——U-Net。能力目标（1）能够基于PaddlePaddle框架来训练U-Net模型。（2）能够将服饰分割模型部署到服务器上。情感目标使学生体验目基于Unet实现服饰分割，将图像处理的兴衰与自身职业规划联系起来。教学重点（1）基于PaddlePaddle框架来训练U-Net模型。（2）将服饰分割模型部署到服务器上。教学难点基于PaddlePaddle框架来训练U-Net模型教法学法讲授法、练习法、演示法特色学习资源分析、技术手段应用说明学习场所：实训室教学资源：PPT、视频、操作手册、学生任务单教学设备：电子白板学情分析学生在平台进行过图像分割，但未运用编码进行过图像分割。板书设计（教学结构图）基于Unet实现服饰分割教学环节（时间分配）教学内容及教师活动学生活动设计意图及实施效果【情境导入】【项目描述】【项目分析】【知识准备】【项目实操】【课堂总结】【情境导入】在电商销售中，传统的服饰推荐方法主要基于用户的历史行为数据和服饰属性信息，如颜色、款式、品牌等，但是这些信息往往难以捕捉到服饰的视觉特征和细节，导致推荐效果不佳。图像分割技术可以将服饰图像中的每个像素标注为具体类别，如衣服、裤子、鞋子等，从而提取出服饰的图像特征，进一步优化推荐效果。本项目要求基于上述案例场景，使用PaddlePaddle框架来搭建U-Net模型，对服饰进行服饰分割操作。本项目首先介绍图像分割的进阶知识，然后介绍如何训练U-Net模型来实现服饰分割，具体分析如下。（1）学习传统的图像分割方法，并重点理解基于边缘检测的分割方法。（2）熟悉深度学习图像分割算法U-Net，着重了解其网络结构的组成。（3）能够基于PaddlePaddle框架来搭建U-Net模型并进行训练。（4）能够绘制损失曲线来评估模型效果，并将最佳模型部署到服务器上。任务1：了解数据集任务2：服饰分割数据集清洗运行结果：任务3：输入图像数据（1）了解MiscPackage.py（2）导入本次任务需要使用的库文件（3）参数定义（4）划分数据集（4）检验划分结果结果：任务4：服饰分割模型的搭建与训练任务5：评估服饰分割模型（1）画损失图预测预测可视化任务6：部署服饰分割模型（1）导入头文件（2）导入模型（3）定义图片读取函数（4）将图片载入模型（5）观察输入模型前后的图片对比教师检查学生的完成情况【学生谈收获】让学生分享在本次课上的所学所得，【总结】教师总结本次课内容。学生回忆并思考学生聆听并思考学生聆听并思考了解数据集教师提出要求，学生独立编码学生聆听并思考学生导入库文件学生根据操作手册完成任务划分数据集编写代码，检验划分结果搭建与训练服饰分割模型画损失图编写预测程序预测可视化导入头文件导入模型定义图片读取函数将图片载入模型观察输入模型前后的图片分享自己在本项目中的收获聆听并思考激发学生兴趣，联系学生已有的经验，引入新课。教师带领学生实现一个较为困难的任务，故先分析流程，明晰步骤。学生首次进行此类项目，较为复杂，教师下发操作手册不至于使基础弱的学生迷失方向独立完成，培养学生对数据的敏感度任务较简单，学生独立完成可增强其自信学生快速理解，增加课堂效率较为简单，可独立完成Python的列表截片的知识点，可独立完成教师带领学生实现一个较为困难的任务，故先分析流程，明晰步骤。检验过程使划分的目的更清晰操作手册标明个参数的含义，学生自学完成项目较为复杂，教师下发操作手册不至于使基础弱的学生迷失方向使学生直观的看到模型的训练轮次的变化下的损失值的变化此部分与前一部分的代码有大量