摘要：隨著教育不斷改革和發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的理論在教學(xué)中的應(yīng)用越發(fā)的廣泛，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，計(jì)算機(jī)在社會(huì)發(fā)展中有著重要的影響，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)教學(xué)中的視覺任務(wù)有了明顯的進(jìn)步，給計(jì)算機(jī)的發(fā)展帶來了積極的影響。在這一基礎(chǔ)上，如何推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)改革，成了教學(xué)的新方向。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);視覺教學(xué);改革策略

雖然教育發(fā)展，但是教材的改編需要很長(zhǎng)的時(shí)間，所以現(xiàn)階段的計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)所應(yīng)用的教材主要以傳統(tǒng)教材為主。教學(xué)實(shí)際的過程中，傳統(tǒng)的教材和現(xiàn)代的研究成果并不相符，這嚴(yán)重影響了視覺教學(xué)的效果。本文主要以深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)為背景，分析了深度學(xué)習(xí)理念在視覺教學(xué)應(yīng)用的現(xiàn)狀，以及計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)改革的策略，希望給計(jì)算機(jī)教學(xué)的發(fā)展奠定一個(gè)良好的基礎(chǔ)。

1.深度學(xué)習(xí)理念在計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1圖像分類

視覺教學(xué)的過程中，物體識(shí)別和圖像分類是基本任務(wù)，關(guān)于物體的識(shí)別，傳統(tǒng)的方法主要以顯著特征的辨別為主，這樣的識(shí)別方法會(huì)受到數(shù)量的限制。人工特征的區(qū)分成為了圖像分離的困擾，也是瓶頸問題。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)理論，將早期的物體識(shí)別錯(cuò)誤率降低了30%，這一數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，讓系統(tǒng)的識(shí)別能力接近了人類的圖形分類能力。

1.2物體檢測(cè)

物體檢測(cè)的過程相對(duì)比較復(fù)雜，所以物體檢測(cè)是視覺教學(xué)中難度系數(shù)比較高的任務(wù)。檢測(cè)目標(biāo)主要是對(duì)視頻圖形中感興趣的物體進(jìn)行定位，但是定位的過程中，會(huì)受到很多因素的影響，背景、光照的變化、物體的旋轉(zhuǎn)角度、擋光和物體的尺寸變化等，都會(huì)影響檢測(cè)的結(jié)果。物體檢測(cè)的傳統(tǒng)方式采用的是滑動(dòng)窗口和依靠人工熱證，這樣的檢測(cè)方法會(huì)受到人工特征的局限。深度學(xué)習(xí)理論的出現(xiàn)，為物體檢測(cè)提供了新的途徑，從2012年至今，各種新型的檢測(cè)模型不斷發(fā)展，且完成檢測(cè)目標(biāo)的性能十分突出[1]。

1.3圖像分割

關(guān)于圖像分割，在視覺教學(xué)中屬于底層問題，主要目的是為了區(qū)分物體所在區(qū)域。不同的物體所在的區(qū)域是不同的，需要圖像分割去區(qū)分。根據(jù)圖形分割的精細(xì)度，可以將其分為三個(gè)種類，分別是語義分割、實(shí)例分割和全景分割。深度學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在語義分割中，利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以提取物體所再去區(qū)域的像素特征和語義信息，通過分類器進(jìn)行分類。

2.深度學(xué)習(xí)趨勢(shì)下計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)改革的策略

2.1引入深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論

要推動(dòng)視覺教學(xué)改革，首先要將深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論引用到教學(xué)的過程中。關(guān)于深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，主要包含三點(diǎn)，分別是深度網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建框架等。教學(xué)的過程中，教師要注重基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用，其中的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、基本概念的運(yùn)算都是教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容。網(wǎng)絡(luò)深度的訓(xùn)練和淺層次的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練相比較，對(duì)于數(shù)據(jù)和方法的要求都更高，如果數(shù)據(jù)設(shè)置不當(dāng)，會(huì)引起模型的失敗，所以教學(xué)的過程中，教師一定要注意基礎(chǔ)理論的引入，這樣可以促進(jìn)視覺教學(xué)的改革和發(fā)展[2]。

2.2深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)任務(wù)的融合

視覺教學(xué)的過程中，將深度學(xué)習(xí)和教學(xué)任務(wù)進(jìn)行融合，可以從根本上促進(jìn)視覺教學(xué)的改革。要做到這一點(diǎn)，需要從兩個(gè)方面入手。一個(gè)方面是教學(xué)內(nèi)容的創(chuàng)新，另一方面便是深度學(xué)習(xí)理論的融入?，F(xiàn)階段的教學(xué)過程中，理論主要以人工特征和分類器為中心，對(duì)教學(xué)的內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s，壓縮的內(nèi)容包含多種，其中比較典型的便是圖像處理中的點(diǎn)操作算子、金字塔與小波;圖形分割中的活動(dòng)輪廓、基于區(qū)域的分割;還有物體檢測(cè)的harris角點(diǎn)，這些都是教學(xué)中可壓縮的內(nèi)容。在壓縮內(nèi)容教學(xué)的過程中，可以將知識(shí)理論進(jìn)行保留，將算法實(shí)現(xiàn)的過程進(jìn)行壓縮。要加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)和視覺教學(xué)融合，要以深度網(wǎng)絡(luò)模型為教學(xué)的基礎(chǔ)，將深度學(xué)習(xí)作為視覺教學(xué)任務(wù)的解決方案，對(duì)數(shù)據(jù)的構(gòu)建選擇合理的訓(xùn)練方法，這樣可以更好的解決視覺教學(xué)任務(wù)，也能促進(jìn)兩者的融合，從而推動(dòng)教學(xué)的改革[3]。

2.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

教學(xué)的過程中，要應(yīng)用深度學(xué)習(xí)理論，必須要加強(qiáng)對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)模型的理解，并掌握模型的應(yīng)用方法，要做到這一點(diǎn)，可以采用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法。具體體現(xiàn)在一下幾點(diǎn)。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)的過程中，數(shù)據(jù)的處理非常重要，需要完成數(shù)據(jù)的集分、數(shù)值的歸一、圖形尺寸的調(diào)整等。除此之外，還有數(shù)據(jù)的增強(qiáng)任務(wù)，這都是數(shù)據(jù)處理中不可缺少的部分。只有做好數(shù)據(jù)處理，才能避免模型訓(xùn)練中出現(xiàn)擬合問題。其次，模型構(gòu)建。應(yīng)用模型的過程中，模型的構(gòu)建是關(guān)節(jié)環(huán)節(jié)，整個(gè)過程中要確定模型的結(jié)構(gòu)，實(shí)驗(yàn)中需要涉及到多種參數(shù)，比較典型的便是卷積層的層數(shù)、各個(gè)卷積層神經(jīng)元的數(shù)量等，這些都是模型構(gòu)建中不可缺少的參數(shù)。模型構(gòu)建的過程中，對(duì)于全卷積網(wǎng)絡(luò)的前半部分，可以采用多種經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，后半部分可以采用反卷積的方法。然后，損失函數(shù)設(shè)計(jì)。損失函數(shù)主要用于模型預(yù)測(cè)值和真實(shí)值相符程度的評(píng)價(jià)，所以說損失函數(shù)設(shè)計(jì)的好壞，可以直接影響模型的功能。最后，模型訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的過程中，對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中最難的部分，如果訓(xùn)練的方法不正確，會(huì)引發(fā)梯度爆炸，所以實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練的過程中，可以設(shè)定不同的參數(shù)，這樣可以觀察訓(xùn)練的效果。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的過程中，除了模型應(yīng)用之外，還可以對(duì)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)進(jìn)行對(duì)比，這樣可以促進(jìn)深度學(xué)習(xí)理論和視覺教學(xué)的交融，從而推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)的進(jìn)步[4]。

3.結(jié)語

綜上所述，深度學(xué)習(xí)理論在計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)中的應(yīng)用越發(fā)的廣泛，在現(xiàn)階段的教學(xué)中還存在一些問題，推動(dòng)視覺教學(xué)的改革，可以加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)在教學(xué)中的應(yīng)用價(jià)值，從而推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳川，陳柘，丁雙惠.深度學(xué)習(xí)發(fā)展形勢(shì)下計(jì)算機(jī)視覺教學(xué)內(nèi)容革新[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2020，298（06）：111-117.

[2]孫碧瑩，董洪偉.深度學(xué)習(xí)與中學(xué)教學(xué)的對(duì)比與思考[J].黑龍江教育（中學(xué)），2019，1277（04）：38-40.

[3]高玉雙.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展探究[J].電腦編程技巧與維護(hù)，2020，423（09）：127-129.

[4]劉哲.深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的對(duì)比分析[J].數(shù)字化用戶，2019，025（009）：181.

作者簡(jiǎn)介：吳向陽（1975.11-），男，浙江杭州，漢，博士，研究方向：數(shù)據(jù)可視化，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。

（杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 310018）