师资培训-1、深度学习入门(计算机视觉)

江南营_江南深度研学之旅(1)

诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】

上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；

小象学院 基于深度学习的计算机视觉

基于深度学习的计算机视觉 全套课程已完结 课程名称: 《基于深度学习的计算机视觉》需要课程叫薇心：Bainchen888 主讲老师： 张宗健悉尼科技大学计算机视觉博士 曾任职澳大利亚联邦科学与工业研究院（CSIRO ）研究工程师，Vancl技术中心研究院图像研发工程师，研究领域为计算机视觉，具体涉及：图像场景理解、图像语言问题、深度神经网络、图像检索、Human ReID、数据分析及预测、信号模式识别等 课程简介： 1. 基本理解计算机视觉中针对图像的重要研究问题。由浅及深得讲解图像的存储、预处理、特征提取、以及学术界和工业界中的主要应用问题。 2. 重点介绍深度学习的神经网络（DNN）模型在计算机视觉领域的应用。具体涉及在计算机视觉领域如何应用卷积神经网络（CNN）、区域卷积网络（R-CNN）、全卷积网络（FCN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等解决图像应用的难点。 3. 课程将使用Python语言及深度网络框架Tensorflow进行案例实践教学。 面向人群：

1. 想入门计算机视觉的学生或从业者 2. 想学习深度学习的学生或从业者 3. 想了解和学习Tensorflow框架的学生或从业者 学习收益： 1. 循序渐进得学习计算机视觉中的一些重要研究问题 2. 学习不同深度神经网络（DNN）模型在计算机视觉的成功应用 3. 了解DNN的设计及改进思路 4. 学习深度学习框架Tensorflow的基本使用 开课时间： 2017年5月12日 学习方式： 在线直播，共10次课，每次2小时 每周2次（周一、周五，晚上20:00 - 22:00） 直播后提供录制回放视频，可在线反复观看，有效期1年 课程大纲： 第一讲课题介绍/Introduction 1. 主要研究问题 2. 开源库介绍（OpenCV，Caffe，Theano，Tensorflow，Torch等） 3. 应用案例：基于Python语言的OpenCV库配置 第二讲图像数据处理/Image Data Processing 1. 空域分析及变换（Sobel，拉普拉斯，高斯，中值等） 2. 频域分析及变换（Fourier & Wavelet Transform） 3. 模板匹配，金字塔，滤波器组 4. 主成分分析/PCA，奇异值分解/SVD，聚类/Cluster 5. 应用案例：人脸检测方法——基于OpenCV库

计算机视觉理论学习总结

第一部分：深度学习 1、神经网络基础问题 （1）Backpropagation 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 大致过程是: ●首先前向传导计算出所有节点的激活值和输出值， ●计算整体损失函数： ●然后针对第L层的每个节点计算出残差（本质就是整体损失函数对每一层激活值Z的 导数），所以要对W求导只要再乘上激活函数对W的导数即可 （2）梯度消失、梯度爆炸 梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的，最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激活函数的导数值使得整体的乘积梯度结果变得越来越小，也就出现了梯度消失的现象。 梯度爆炸：同理，出现在激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。但是梯度爆炸不如梯度消失出现的机会多。 dropout， regularization， batch normalizatin，但是要注意dropout只在训练的

时候用，让一部分神经元随机失活。 Batch normalization是为了让输出都是单位高斯激活，方法是在连接和激活函数之间加入BatchNorm层，计算每个特征的均值和方差进行规则化。 2、CNN问题 （1）思想 改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。 （2）filter尺寸的选择 通常尺寸多为奇数（1，3，5，7） （3）输出尺寸计算公式 输出尺寸=(N - F +padding*2)/stride + 1 步长可以自由选择通过补零的方式来实现连接。 （4）pooling池化的作用 虽然通过卷积的方式可以大范围的减少输出尺寸（特征数），但是依然很难计算而且很容易过拟合，所以依然利用图片的静态特性通过池化的方式进一步减少尺寸。 （5）常用的几个模型，这个最好能记住模型大致的尺寸参数。 1、RNN原理： 在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。而在RNN中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出。所以叫循环神经网络 2、RNN、LSTM、GRU区别 ●RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的问题，即 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题，所以引入了LSTM。 ●LSTM：因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后 叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸。推导forget gate，input gate，cell state， hidden information等因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸的变化是关键，下图非常明确适合记忆：

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用

旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅（1)

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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

深度学习与传统计算机视觉到底是怎么样的关系

深度学习与传统计算机视觉到底是怎么样的关系 如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人，甚至是该领域接受过培训的科学家，都不知道它们究竟是如何运作的。 某种程度上，深度学习最大的优势就是自动创建没有人会想到的特性能力。 大量有关深度学习的成功或失败事例给我们上了宝贵的一课，教会我们正确处理数据。在这篇文章中，我们将深入剖析深度学习的潜力，深度学习与经典计算机视觉的关系，以及深度学习用于关键应用程序的潜在危险。 视觉问题的简单与复杂 首先，我们需要就视觉/计算机视觉问题提出一些看法。原则上它可以这样理解，人们给定一幅由摄像机拍摄的图像，并允许计算机回答关于与该图像内容的相关问题。 问题的范围可以从“图像中是否存在三角形”，“图像中是否有人脸”等简单问题到更为复杂的问题，例如“图像中是否有狗在追逐猫”。尽管这类的问题看起来很相似，对于人类来说甚至有点微不足道，但事实证明，这些问题所隐藏的复杂性存在巨大差异。 虽然回答诸如“图像中是否有红圈”或“图像中有多少亮点”之类的问题相对容易，但其他看似简单的问题如“图像中是否有一只猫”，则要复杂得多。“简单”视觉问题和“复杂”视觉问题之间的区别难以界限。 这一点值得注意，因为对于人类这种高度视觉化的动物来说，上述所有问题都是不足以成为难题，即便是对孩子们来说，回答上述视觉问题也并不困难。然而，处在变革时期的深度学习却无法回答这些问题。 传统计算机视觉V.S.深度学习 传统计算机视觉是广泛算法的集合，允许计算机从图像中提取信息（通常表示为像素值数组）。目前，传统计算机视觉已有多种用途，例如对不同的对象进行去噪，增强和检测。一些用途旨在寻找简单的几何原语，如边缘检测，形态分析，霍夫变换，斑点检测，角点

研学

第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、

研学课程质量管理方案

XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导，认真落实立德树人的育人目标，以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心，以学生发展为本，全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性，内容的广泛性，时间空间的广域性，展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础，结合学生认知能力和社会实际整合开发课程，保证课程的时效性，实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位，以人为本，以学生活动为主，突出体验实践，培养学生创新精神和实践能力，变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角，把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台，加强教育的生活性，突出生活的教育化程度。 (二)课程内容

1.了解社会状况。通过研学旅行活动，了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题，如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究，发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中，学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 （1）课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效，避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象，就必须把教育性原则放在首位，寻找适切的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分，研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要，又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上，要与学校的综合实践活动课程统筹考虑，活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等，都应该是落实课标的核心要点。 （2）研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课

计算机视觉前沿与深度学习

视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王　涛1　查红彬2　1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉　深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。

人工智能计算机视觉发展分析

人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理

想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。

青海研学l旅游发展的SWOT分析

青海省研学旅游发展SWOT分析 （一）优势（strength） 1.旅游资源丰富多样 截至目前，全省旅游A级景点多达106处，其中5A级3家；4A级19家，3A级65家，2A级19家。自然与人文旅游资源丰富多样，著名的景区有青海湖景区，金银滩景区、祁连风光旅游区、茶卡盐湖旅游区等，人文旅游资源有藏传佛教塔尔寺景区、互助土族故土园景区、原子城、湟源丹葛尔古城等，独特的地质条件与多样的民族风情为青海省开展研学旅游提供了强大的物质基础。 2.地质旅游资源优势明显 青海省地域辽阔,在漫长的地球演化过程中,在内外力地质共同作用形成、发展并遗留下来类型众多的不可再生的地质资源,青海省凭借丰富的旅游地质资源,现已获批多处地质资源集中分布区开发建设为国家地质公园，知名的有坎布拉国家地质公园、互助北山国家地质公园、贵德国家地质公园、昆仑山国家地质公园等，形成了红色砂砾岩的丹霞地貌、冰蚀地貌景观、高原岩溶景观、古地震鼓包遗迹等地貌景观，除了具有不可估量的科研价值外，还具有开展研学旅游，建设研学旅游教育基地的广阔前景。 （二）劣势（weakness） 1.景区间通达性差 作为研学旅游目的地其集聚性较差，包尤其是潜在的旅游资源，重要景区间的连接道路、景区内的交通体系、景区的道路标示系统等有待进一步加强，与现代“快旅慢游”需求和“井喷式”增长严重不匹配，缺乏全面系统的交通网将研学旅游景区串联起来。旅游各景区发展不平衡，基础设施、服务配套远不能适应人民群众日益增长的多旅游需求。 2.旅游季节差异性明显 旅游季节性是旅游活动的固有特征，青海省旅游季节性明显，由于气候因素旅游旺季集中在夏季，导致旺季游客量多，而到了冬季，气候比较寒冷，草木凋零，研学旅游开展较为困难、使得旅游景点、宾馆饭店、旅行社等资源和设施大量闲置、出租率下降、运营成本上升，旅游企业为争夺客源进而采取降价竞争，导致经济效益低下。 （三）机遇（opportunity） 1.政策支持焕发旅游活力 近年来，一系列决策为全省旅游业提档升级提供了强大的政策支撑。一是《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》以及全国旅游发展“515战略”，将旅游业定位为战略性支柱产业和人民群众满意的现代服务业和实现脱贫的重要产业，破除了旅游发展的认识障碍和制度障碍；二是青海省委、省政府出台了《关于促进旅游业改革发展的实施意见》、《2015年—2020年青海省旅游业行动计划》，将推动县域旅游业发展提向更高层次、更大格局迈进；三是地方政府对各地旅游业的重要战略部署。随着研学旅游的深入开展，其巨大的经济效益、社会效益和生态效益毫无疑问将得到各级政府的高度重视，不断获得政策支持力度，实现研学旅游又好又快发展，引领“旅游+”产业新风向。 2.研学旅游竞争力将持续增强 随着旅游的飞速发展，我省已形成一批骨干旅游企业，将继续提升旅游市场主体的竞争力。旅游发展环境全面改善，形成设施齐全、功能配套、优质高效的

AI、深度学习与计算机视觉 (续3)

AI、深度学习与计算机视觉（续3） 筑博智慧建筑研究中心 前言 目前，工业界常用的目标检测算法，SSD是2015年发表的，RetinaNet、Mask R-CNN、Cascade R-CNN是2017年发表的，YOLOv3是2018年发表的。2020年4月，就在YOLO系列（V1~V3）作者Joseph Redmon宣布退出CV学术界不久，著名的AlexeyAB版本发布了YOLOv4的论文，接过了YOLO算法的衣钵。文章中作者试验对比了大量的近年来最新深度学习技巧，例如Swish、Mish激活函数、CutOut和CutMix 数据增强方法、DropPath和DropBlock正则化方法，并提出了自己的创新，如Mosaic （马赛克）和自对抗训练数据增强方法，共提出了包括修改版本的SAM和PAN、跨Batch 的批归一化（BN）在内的五大改进。作者在文中强调指出YOLOv4是一个平衡精度和速度的算法。当今的不少模型因为太大，需要很多GPU进行并行训练，而YOLOv4可以在一块普通的GPU（1080Ti）上完成模型数据训练，并能够达到实时性，从而能够方便地在生产环境中部署。在2020年6月YOLOv5第一版yolov5s问世，之后演化出四个近似版本。 一、Yolo v4 1.网络结构

图1Yolov4的结构图

Yolov4的结构图和Yolov3相比，因为多了CSP结构，PAN结构，如果单纯看可视化流程图，会觉得很绕，不过在绘制出上面的图形后，会觉得豁然开朗，其实整体架构和Yolov3是相同的，不过使用各种新的算法思想对各个子结构都进行了改进。 1）基本组件 先介绍下Yolov4的五个基本组件： . .图2CBM、CBL结构 .CBM：Yolov4网络结构中的最小组件，由Conv+BN+Mish激活函数三者组成。 Mish激活函数：激活函数每一点更加平滑，允许更好的信息深入神经网络，负值的时候允许较小的负梯度流入，保证信息不会中断，从而得到更好的准确性和泛化能力。 图3Mish激活函数图45种激活函数的比较.CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。 .

研学旅行实践

研学旅行的实践 为迎接挑战，培养21世纪全能型人才，我们当今的教育格局也在发生剧烈改变，过去把教育理解为有计划、有意识、有目的和有组织的学习。正规教育和非正规教育都是制度化的。但很多人的学习都是非正式的，我们在生活中学到的知识并非有意而为之。这种非正式学习是所有社会化经验的必然体验，所以我们要重视非正式学习。 目前的发展趋势是从传统教育机构，转向混合多样化和复杂的学习格局，我们需要一种更加流畅的一体化学习方法，让学校教育和其他非正规教育更加密切的互动，相互影响，并且相互补充，拓展学习的空间网络。 为更好的开展研学旅行教育，我们应从各个方面做好准备。首先，营地方面需要做好以下几点：课程和线路研发，活动组织和协调服务，师资、专业讲解员，集中食宿服务，交通服务，管理体制，安全保障机制，领导班子。 在研学旅行课程方面，四五六年纪以乡土乡情为主，初中阶段，以县情市情为主，高一高二阶段以省情国情为主。课程主题方面可以分为自然类、地理类、科技类、环保类、历史类、人文类、拓展类、体育类、艺术类、职业探索类、爱国主义革命传统、理念信仰国情教育。研学课程开发的原则应该具有教育性原则，寻找切实的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机结合，既要结合学生身心特点，接受能力和世纪需求，又要注重知识性、科学性和趣味性。实践性原则，在教师的指导下，以问题为中心，在实际情境中认识和体验客观世界，在实践学习中亲近自然,了解社会认识自我，并在学习过程中提高发现问题，分析问题和解决问题的实践能力。整合性原则，研学旅行基地功能的拓展，研学旅行线路的设计，活动课程资源的开发，都需要进行创造性的整合。安全性原则，研学旅行需要对研学线路课程设计、组织方案、实施过程、实施效果等进行事前、事中、事后评估，切实做到活动有方案，行前有备案，应急有预案，确保研学活动过程中每个环节的

计算机视觉学科前沿个人报告

《深度学习在图像处理与分析领域的研究和应用》 神经网络模型早在上个世纪四十年代就已经被心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立，到了1986年，Rumelhart，Hinton 和Williams在Nature上提出了著名的反向传播算法用于训练神经网络。直到2006年，Geoffrey Hinton才终于提出了深度学习的概念。 深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而不是采用手工设计。传统模式识别系统依赖于先验知识，需要手工调整参数，因此参数不能太多。然而深度学习的模型里的参数量，随着层数不断增大、联系更加复杂日益增加。Google Cloud 上使用Keras和TPU的MNIST字符识别共17层，主要网络层仅五层（三层卷积及两层全连接），参数量达到25万，更深层次的网络可以包含千万级别的参数。 并且，传统模式提取全局特征和上下文信息的能力也不比深度学习网络。图像分割时，面对遮挡的问题需要根据全文和上下文信息进行判断。传统方法通常在第一步提取局部纹理特征的时候就丢失了全局信息，深度学习在提取图像的全局特征和上下文信息方面具有优势。因此在人脸分割、人脸匹配和人体姿态估计等方面都取得了成功。 2012年，Hinton的研究小组采用深度学习（CNN模型）拿到了ImageNet图像分类比赛的冠军，ILSVRC的错误率从2011年的25％降低到了16％。这个网络结构被称为AlexNet，它的夺冠被广泛认为是2010年深度学习革命的开始。 到2014年，已经有超过50家机构参加了ILSVRC。而2017年，38个竞争团队中有29个错误率低于5％。从AlexNet到残差神经网络，ImageNet促进了深度学习的发展和繁荣，也在这一年落下帷幕。

AI、深度学习与计算机视觉-(续1)

AI、深度学习与计算机视觉（续1） 筑博智慧建筑研究中心 前言 深度学习在图像处理方面的应用场景大体分为二类：物体识别，目标检测。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5、AlexNet VGG、Inception、ResNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文先回顾了物体检测原理与传统方法，然后着重分析目标检测领域的深度学习方法，并对其中的经典模型框架进行深入分析。 1.物体检测原理与传统方法回顾 1.1检测原理 物体检测对于人眼来说并不困难，通过对图片中不同颜色、纹理、边缘模块的感知很容易定位出目标物体，但对于计算机来说，面对的是RGB像素矩阵，很难从图像中直接得到狗和猫这样的抽象概念并定位其位置，再加上物体姿态、光照和复杂背景混杂在一起，使得物体检测更加困难。 为什么要提传统目标检测呢？因为理解传统目标检测对于理解基于深度学习的目标检测非常重要，因为学到最后你会发现，两者的本质都是一样的，都是对滑动窗口的分类。下面我们看一下传统目标检测的基本原理。 图1传统目标检测原理示意 主要分为两个步骤：训练+预测，其中训练主要是用来得到分类器，比如SVM。预测就是使用训练好的分类器对图像中的滑动窗口进行特征提取然后分类，最后得到检测的结果。下面以人脸检测为例：

假设我们需要训练一个人脸检测器，那第一步就是训练一个人脸的分类器，这个分类器有什么作用呢？它的作用就是将上图左边的很多图像划分为两类：人脸和非人脸。分类器训练好了之后，就可以进行检测了。 图2训练得到人类分类器 预测阶段有两种滑动窗口策略： 图3两种滑动窗口策略示意 策略1：使用不同大小的滑动窗口，对每个滑动窗口提取特征并分类判断是否是人脸，最后经过NMS得到最后的检测结果。（非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。例如在对象检测中，滑动窗口经提取特征、经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分类及分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者交叉的情况，这时就需要用到NMS

(完整word版)计算机视觉期末复习

一、 1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。 研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。 2.直方图的均衡化 处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 二、 1.常见的几何变换：平移T x 为点（x ，y ）在x 方向要平移的量。 旋转 变尺度：x 轴变大a 倍，y 轴变大b 倍。 2.卷积掩膜技术：(,)(,)(,)(,)m n f i j h i m j n g m n =--∑∑ 对应相乘再相加 掩膜的有效应用——去噪问题 3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声 主要用于抑制噪声，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con 命令 高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯 滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。 区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1 常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波 4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel 梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器） Canny 边缘检测 算法步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 ． 4. 用双阈值算法检测和连接边缘． 5.分割（大题 伪码？） （1）经典方法是基于灰度阈值的分割方法 *介绍单值阈值，它把一幅灰度图像转换成二值图像 *求T 的常用的方法是求解灰度直方图中的双峰或者多峰，并以两峰之间的谷底作为阈值。 *全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，并产生一个二值图，区分出前景对象和背景。适用于背景和前景对比度大的图像 算法实现：-- 选取一个合适的阈值T ，逐行扫描图像 – 凡灰度级大于T 的，颜色置为255；凡灰度级小于T 的，颜色置为0 （2）自适应阈值：解决单值阈值无法工作的一个方法是将图像分割为子图像，并分别进行阈值化处理 6.Hough 变换：可用于将边缘像素连接起来得到边界曲线，主要优点在于受噪声和曲线间断的影响较小(鲁棒性好) ???≤>=T y x f T y x f y x g ),( 0),( 1),(如果如果1100cos sin 0[1][1]sin cos 0001x y x y θθθθ-?? ? = ? ???110000[1][1]0000a x y x y b ab ?? ?= ? ???(,)1[,][,]k l N h i j f k l M ∈=∑????? ??=1010001]1[]1[0011y x T T y x y x

以“研学课堂”促进深度学习的高中

以“研学课堂”促进xx学习的高中 教学典型作者：xx 来源：《江苏教育·中学教学版》2020年第02期 深度学习，是用来自模仿人脑的机制解释图像、声音和文本等数据的人工神经网络研究的术语，又是机器学习研究的一个新领域。从课程和教学论意义上理解的深度学习，高度关注学生能否深刻地把握知识的内在结构，积极鼓励学生思维品质中的深刻性、批判性和创造性，并热忱期待学习者情绪情感有一定深度的卷入。 江苏省如东高级中学在“基于学生深度学习的高中理科‘研学课堂’建构”这一江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目研究过程中，致力于探索以发展学生思维能力和学科核心素养为核心、创建和谐生态课堂为目标、培养学生终身学习研究能力和团队精神为抓手的课堂教学改革，从理念到模式再到行动，扎扎实实地探索和构建“研学课堂”，以提升学生课堂学习热情，使问题导学、合作探究、展示交流逐步成为理科教学的基本形态。 参加项目的教师高度关注学生的学习过程和状态，激励学生追求知识的主动加工、深度理解和不断的自我反思，重视学生应用、分析、评价和创造等高阶思维的发展，合理运用合作、探究、展示和追问等教学手段，使学生在全身心的投入中经历高阶思维过程并获得深度体验的学习。 学校项目组通过图谱构建做到有的放矢，通过专业引领把握正确方向，通过群体研究实现有效建构，通过定期展示实现辐射引领，通过主题攻坚实现定点突破，这些研究经验对同类研究具有重要的启示与参考价值。 展望项目前景，所有关于教的问题的思考和设计，都应以对学的理解和把握为基础，高阶思维能力的发展一定是基于“记忆、理解、應用”基础上的关注，深度学习的实质是结构性与非结构性知识意义的建构过程，是复杂的信息加工过程，也是学生将所学知识与情境建立联系并实现迁移的过程。在这一个过程中，持续评价、及时反馈是引导学生深度反思自己的学习状况并及时调整学习策略、实现深度学习的有效途径。江苏省如东高级中学“研学课堂”项目组

AI、深度学习与计算机视觉

AI、深度学习与计算机视觉 筑博智慧建筑研究中心 1.前言 人工智能的兴起、人工智能技术的突破给人类社会带来了深刻的变革，人工智能是犹如内燃机一样的“使能”技术，具有赋能其他技术的潜力。中国拥有世界最大的人口数量、市场容量、多维度的数据资源，人工智能的发展潜力得天独厚。然而，由于人工智能的原理涉及认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论等众多学科，其相关论文论著等又涉及大量的专业术语、数学公式、程序代码和外语，往往让人视为畏途、高不可及。本文旨在为有志于了解与学习人工智能的读者搭建一条栈道，助力登攀。计算机视觉是人工智能最重要和最成功的领域，因此本文以此为切入点。 2.如何训练机器去学习 2.1电脑与人脑 传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习接受的并不是你输入的指令，相反，它接受你输入的数据!也就是说，机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议，但结果上却是可行的。相关而不是因果的概念将是支撑机器学习能够工作的核心概念。 机器学习与人类思考的经验过程是类似的，不过它能考虑更多的情况，执行更加复杂的计算。事实上，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机通过对数据的处理计算得出模型的过程。经过计算机得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题。

首先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果一般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。 人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。 机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论。 图1机器学习与人类学习比较 2.2神经元 我们模仿人类大脑，把人工神经网络看成是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）相互连接构成。一个生物的神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以向其他多个神经元传递信