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虎牙 裸舞 基于百度AI平台的数字图像处理与技巧实习课程开拓与云教诲 Course Construction and Cloud Teaching of Digital Image Processing and Skill Practice Based on Baidu AI Platform
武汉大学遥感信息工程学院虎牙 裸舞，湖北 武汉
收稿日历：2022年5月10日；托福日历：2022年6月13日；发布日历：2022年6月22日
摘要
为了更好地践行“三全育东谈主”理念，开拓“敞开 + 分享 + 互动”的数字图像处理与技巧实习教诲款式曲直常必要的。针对数字图像处理与技巧AI实习款式算力资源不及问题，提议并终明晰基于百度云平台的数字图像处理与技巧AI实习教诲款式开拓，开展了云教诲实行，惩办了数字图像处理和技巧2门MOOC学习者的实习教诲问题。教诲实行标明这有助于阐扬国度线上一流数字图像处理和湖北省线上一流数字图像处理技巧课程的示范教诲作用，提高教诲才气和东谈主才培养质料。
关键词
数字图像处理与技巧实习，AI Studio平台，卷积神经网罗，云教诲
Course Construction and Cloud Teaching of Digital Image Processing and Skill Practice Based on Baidu AI Platform
Fuzhi Duan*, Yonghong Jia*
School of Remote Sensing Information Engineering, Wuhan University, Wuhan Hubei
Received: May 10th, 2022; accepted: Jun. 13th, 2022; published: Jun. 22nd, 2022
ABSTRACT
In order to better practice the concept of “three complete education”, it is very necessary to build an “open + sharing + interactive” digital image processing and skill practice teaching project. Aiming at the shortage of process resources of digital image processing and skill AI practice project, this paper puts forward and realizes the construction of digital image processing and skill AI practice teaching project based on Baidu cloud platform, carries out cloud teaching practice, and solves the practice teaching problems of two MOOC learners of digital image processing and skill. The teaching practice shows that this will help to give play to the demonstration teaching role of national online first-class digital image processing and Hubei online first-class digital image processing skills courses, and improve the teaching ability and talent training quality.
Keywords:Digital Image Processing and Skill Practice, AI Studio Platform, Convolutional Neural Network, Cloud Teaching
Copyright © 2022 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
1. 小引
数字图像处理课程行为测绘、遥感科学与时间等专科必修的八大平台课之一，是国度杰作课、国度杰作分享课、国度杰作在线敞开课程和国度一流线上课程。咫尺爱课程平台开设衰败字图像处理英文版、华文版MOOC，每年王人有2万多东谈主选学。数字图像处理技巧是武汉大学通识课之一，湖北省一流线上课程。爱课程平台每年有1万多东谈主选修。依据新工科东谈主才培养理念与要求 [1]，这两门课程为突显前沿性、交叉性与抽象性，需要增添机器学习、深度学习、大数据处理等新时间。开展基于深度学习的实习款式，因为履行数据和狡计量大，要求添置多数存储器和算力资源，现存硬件条款舒适不了实习要求。这导致这部分教诲实习无法开展，无疑影响学生对新时间学习与应用。
跟着云狡计的不时发展，国内走漏出了一批默契、快速、安全的云狡计平台，百度云、阿里云、腾讯云等均推出了面向西宾的处事器功能，操纵云狡计平台，开发数字图像处理和技巧课程实习教诲款式，不错一站式惩办学生在数字图像处理和技巧两门课程实习过程中遇到的安装难、调试难、恭候时分长的问题。学生不需要在装置环境缺欠上花费多数的时分，就可舒缓调用提前部署在处事器中的数据，不错开展关联实习。尤其百度云提供了西宾配合端口，推出了云霄AI在线西宾平台，匡助学校、机组成立我方的线上教诲班级；提供从教诲款式、AI在线实训环境、教诲管制的教诲全历程一站式惩办决议。可见，百度云平台为数字图像处理与技巧课程开展在线实习教诲提供了很好提拔。为了更好地践行“三全育东谈主”理念，开拓“敞开 + 分享 + 互动”基于百度云平台的数字图像处理与技巧实习教诲款式，开展云教诲实习，不仅能很好地惩办数字图像处理与技巧实习面对的算力资源贫困，况兼能惩办2门MOOC学习者的实习教诲问题，有助于阐扬2门MOOC示范教诲作用，提高教诲才气和东谈主才培养质料。
底下以卷积神经网罗CNN东谈主脸识别为例，先容基于PaddlePaddle平台的款式开发与云教诲实行。
2. 基于PaddlePaddle平台的东谈主脸识别款式开发
现存深度学习框架的共性，王人是镌汰开发的门槛，不需要开发者从复杂的神经网罗开动编代码，不错把柄需要采用模子库已有的模子，再通过覆按得到模子参数。虽然，开发者不错在已有模子的基础上优化。
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习时间研究和业务应用为基础，集深度学习中枢覆按和推理框架、基础模子库、端到端开发套件、丰富的器具组件于一体。它是中国首个自主研发、功能完备、开源敞开的产业级深度学习平台。兼备易用性、高效性、纯真性、可拓展性，是最稳当中国开发者的深度学习框架，在搪塞大规模数据覆按需求上阐扬出色。已终了CPU/GPU单机和分散式模式，同期支援海量数据覆按、数百台机器并交运算，以搪塞大规模的数据覆按，平台上提供了机器翻译、推理、图像分类、心计分析、语义脚色标注等多个任务。每个任务类别里王人有相对应的具体应用案例 [2]。
使用Python和PaddlePaddle算法库，构建基于CNN的东谈主脸识别算法开发过程包括导入援用库、数据预处理、模子搭建、模子覆按和斟酌。
导入援用库：导入PaddlePaddle内置的深度学习秩序库，这不仅是完成东谈主脸识别模子搭建的必要智力，况兼有意于模块化的编程，不错让代码愈加简陋。
数据预处理：为了舒适模子覆按需要，要对东谈主脸数据集进行预处理，再离别覆按集与测试集。东谈主脸识别的算法将在覆按集上进行覆按，然后使用该模子对测试集进行识别，将识别结果与测试逼近的内容值进行相比，以评估覆按后模子的性能。常常，将数据逼近的80%行为覆按集，20% 行为测试集，离别数据集时进行数据归一化处理，这么不错提高模子的精度，并加速模子的不休速率。数据预处理的操作包括当先生成图像目次列表，把履行图像按照自界说的比例分为覆按集和测试集，然后诞生东谈主脸类别信息。
18+动漫模子搭建、模子覆按和斟酌：百度AI Studio平台以款式为基本单位，通过个东谈主文档来进行款式运行和管制。创建款式时防备采用预加载框架、python版块、所需数据集，数据集不错采用个东谈主数据集粗鲁公开数据集。款式创建完成之后，不错把柄需求采用运行环境，采用高等版即可使用GPU环境，点击确定即可用于在线编程或覆按。
基于CNN的东谈主脸识别算法联想分为模子界说、模子覆按以及模子评估三部分。模子界说部分是指搭建网罗、界说数据层、采用分类函数等责任，招揽惯例的CNN来搭建网罗，其网罗档次结构如图1所示。在履行数据较少的情况下，在卷积层之后添加BN层以及dropout层，以镌汰模子的过拟合。
图1. CNN网罗档次结构
模子覆按包括数据流的构建、亏欠函数以及优化器的采用。覆按过程需要监控模子的厉害，不错在每迭代完成一次覆按数据之后，对考据数据进行评估，输出并画图出分类准确率和亏欠值的变化弧线，如图2不错直不雅展示模子覆按的不休过程。
覆按完成之后的模子不错径直进行斟酌，斟酌的结果通过调度函数调度成对应的类别。将斟酌结果可视化，直不雅判断斟酌结果的优劣。覆按完成之后的模子亦可保存权重，下次斟酌时不错无谓再次覆按，径直加载模子权重参数即可进行东谈主脸识别测试。
以上苟简地先容了基于CNN的东谈主脸识别开发过程，欲知确定，可参看百度飞桨AI Studio数字图像处理AI实习课程中的关联内容先容。
图2. 覆按过程中准确率和亏欠值变化弧线
3. 实习云教诲实行
面向西宾和学习场景，AI studio集敞开数据、开源算法、免费算力于一体，为开发者提供高效易用的学习和开发环境、丰富的体系化课程、多数开源实行款式、以及高价值的Al竞赛，提供的西宾版提拔浑朴舒缓终了Al教诲，助力深度学习东谈主才培养 [2]。
云教诲依托于转移互联网、智能学习末端及网罗教诲系统提拔下的线上线下新式教诲体系，教师在体系中不错镶嵌千般的教诲模式，操纵云时间创造一种动态的、交互的教诲环境，从而使教诲由传统的教师课堂传授向学生自主学习、小组配合学习以及个性化学习涟漪。云教诲活动内容包括教诲器具、教诲内容、教诲管制、教诲监督与评价几方面的全面云时间化和大数据化 [3]。基于百度云平台数字图像处理实习教诲款式，尤其是深度学习算法用于图像野心识别等联想性、抽象性实习款式教诲，即是借助百度AI studio平台的教诲平台功能，开拓教诲资源，按照图3的翻转课堂模式开展云教诲。
如图3，该模式以百度云为师生互动关节，招揽翻转课堂的教诲范式使学生课上与课下的学习倒置进行，通过联想实习任务，匡助学生逐步逍遥并内化尺度性常识 [4] [5]。课前，教师通过百度平台传送资源包，并把柄百度平台所响应的学生课前学习情况进行学情监控，学生则通过百度平台完成课前学习与疑问相同；课中，教师对课前问题进行解答，并对对学生实习中的疑问进行提示，以便学生实习进展顺利。学生在百度平台招揽实习任务后，通过实习，逐步掌持技巧，并回来与有计划履行中要点与难点，完成百度云平台实习任务与实习效果提交责任。终末，教师把柄学生提交实习结果与履行过程中出现的问题进行回来点拨，匡助学生完成技巧的逍遥。课后，学生在规则时天职撰写电子版履行敷陈并上传百度云霄，教师和学生为百度云平台上的履行敷陈进行评分，每位学生把柄所得的总分与考语对我方的实习进行反念念改进。教师则把柄百度平台纪录的信息，客不雅详备地了解到每一位学生的学习动态情况，行为过程性学习评价的依据。教师通过过程性评价中取得的数据，实时诊疗教诲秩序与内容，改善教诲细节，保证教诲效果惠及总共学生评定学生收获。最终学生实习收获评定从单纯的斥逐性评价变为过程性与斥逐性相探究，确保学习收获更全面、更合理。
图3. 百度云平台的翻转教诲模式
操纵百度云平台开展数字图像处理和技巧实习云教诲，如基于CNN的东谈主脸、数字、汉字等野心检测与识别，一方面不错让学生对深度学习的应用有一个深刻深远的意志，继而引发同学们学习深度学习表面和使用飞桨框架进行开发的关爱；另一方面开拓了学生的视线，拓展创新，开发出更多、更有价值的应用尺度，进步学生创新才气。
云教诲模式需要教师付出非常的责任量，同期还要不时提高信息化教诲才气。若将课程酿成科学可重迭的教诲范式和内容体系，则会增强教诲处事才气。因此，教师的这种付出是值得的。
4. 论断
提供了基于百度云的数字图像处理和技巧两门课程实习案例联想和实习云教诲鼎新创新模式，克服了履行室条款的结果，对全日制大学生和数字图像处理与技巧MOOC选学东谈主员开展实习云教诲，有助提高学生起首才气和东谈主才培养质料，能进一步阐扬国度一流线上课程数字图像处理和湖北省一流线上课程数字图像处理技巧的教诲示范作用。
基金款式
国度杰作在线敞开课程、国度级线上一流本科课程、湖北省线上一流本科课程、武汉大学本科西宾质料开拓抽象鼎新、武汉大学通识课和遥感信息工程学院“三全育东谈主”教诲研究款式资助。
著作援用
段富治,贾永红. 基于百度AI平台的数字图像处理与技巧实习课程开拓与云教诲Course Construction and Cloud Teaching of Digital Image Processing and Skill Practice Based on Baidu AI Platform[J]. 西宾进展, 2022, 12(06): 1949-1954. https://doi.org/10.12677/AE.2022.126296
参考文件虎牙 裸舞