基于深度神经网络的视频显著目标检测综述

视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行全面梳理,阐述了视频显著目标检测的基本概念及应用场景;对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行了分类,并按类别进行深入的分析和讨论;对视频显著目标检测领域的权威基准测试数据集及评价指标进行介绍,并在这些基准数据集上对最先进的模型进行了定量和定性实验对比分析和讨论;总结了视频显著目标检测面临的挑战,对其未来发展方向进行了展望。

分析小学数学"参与式"课堂教学的实践思考

随着新课改的推进,学生参与课堂的方式发生了许多转变,逐渐由被动接受向主动探索转化,教师的主要任务也从事无巨细地教导学生课本知识转变为引导学生主动探索。一直以来,数学都是小学教育阶段中难度较大的学科,学生的参与程度较低,因此在教学改革中,为实现发挥学生主体作用的目标,小学数学教师应致力于打造“参与式”课堂教学,让小学生在主动参与中获得高质量学习体验。本文根据相关教学思考提出开展“参与式”教学的策略,旨在为读者提供思路。