基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

引导初中学生学好数学的思考

初中数学因为其学科的特殊性，有一定的抽象性和逻辑性，这对于比较注重形象思维的初中学生来说，学习数学确实存在一定的难度。因此，我们要认真研究学习新课标精神，引导学生找到适合自己的学习方法，从而学好初中数学。     

新形势下形体训练课程建设与实践分析

通过笔者多年的形体训练教学经验沉淀,以及对当下与形体发展方面新形势的些许浅薄见解,个人针对于新形势下的形体训练课程之建设以及其实践进行了相关深入分析。我们认为既然处于新形势的状态之下,我们的形体训练课程不能再套用以往的体系和方式,必须深度联系当下现实生活的状况,以如今的形势为基本出发点,制定符合当下学生形体现状和发展趋势的课程体系。我们深深地认为形体训练课程的"接地气"化教学体系的制定,既可以完成形体训练课程的最基本目标,也可以满足大学生身体发展以及生理发育所需,对大学生深度体育意识的形成和其强大体魄的构建具有极其重要的现实意义。     

关于如何激发学生物理学习兴趣的探究

物理是一门抽象性较强的学科，需要学生保持一定的学习兴趣方能进入积极求知状态。教师要善于结合物理学科的特点、新课程改革倡导的教育理念以及现代化的教学手段，采取多种措施激发学生的学习兴趣，通过发挥学生的非智力因素的作用，调动学生的积极性，尽可能通过发挥非智力因素的影响，挖掘学生的智力因素，促使学生的物理学习变得丰富而高效。调动学生的学习积极性。     

篮球运动中学生损伤病因与预防

通过对体育院系学生问卷调查，了解学生在篮球运动中发生运动损伤病因，提出预防措施。     

以人为本的教学理念与高校体育教学

以人为本的教学理念是现代教育影响最大的教育思想之一，它更注重情感教育和创新教育．从教学情境、课程内容、教学方法和学生学习方式人手，本文对以人为本的教学理念与高校体育教学进行了研究．     

论语感功能在外语学习过程中的作用

外语学习的本质就是养成新的语言习惯来实现跨文化交际，学习者重视语感在外语学习过程中的形成和作用是熟练应用外语的关键。     

提高数学课堂教学效率的几点做法

当前推进素质教育、发展创新教育、倡导终身教育已成为现代教育的基本理念.在这种理念下的数学教育,更应把素质教育、创新教育的基本内容落实在课堂教学的过程上.几年来,就如何提高数学课堂效率,本人有以下几点体会:     

情境与探究教学模式的构建及实例分析

研究分析了情境与探究教学模式的内涵及具体实施过程.并以物理实验"用单摆测定重力加速度"为例进行了教学实践.结果表明,这种教学模式行之有效,符合新课程改革的教学理念.