本课程在课程建设过程中，本着与时俱进的原则积极开展课程教学改革，由原来的纯理论授课模式，修改为理论和实践相结合，经典算法和科学前沿并重的授课模式，最终形成了以理论、实践和师生讨论相结合，辅以最新技术研讨的授课模式， 在保证学生掌握基本概念的基础上，能够了解到最前沿的技术，拓宽了学生的知识面，拓展了学生的理论基础。

教学采用“知识阐述-算法描述-实验演示-相关前沿介绍”的教学方式，该方式具有以下3个特色：1）强化直观感受，做到每个算法都有Demo演示；2）强化学生编程能力训练，增强对算法的理解；3）相关图形与图像前沿介绍，激发学生学习兴趣。

科学前沿，通过让学生阅读近3年顶级期刊和会议论文，不但让学生了解到计算机图形图像的前沿理论与技术，让学生对图形图像的发展有一个清晰的认识，更能提高学生综合运用所学的理论算法，解决问题的能力。

科技前沿部分：顶级论文的研读综述与实现

为了让学生了解计算机图形图像的前沿理论与技术，让学生对图形图像的发展有一个更清晰的认识，授课教师在世界顶级期刊（会议）上选择近三年的论文，文章的内容尽可能涵盖本课程建设的内容，比如三维重构，真实感图形绘制，图像分类、识别、检索，深度学习在图形图像中的应用等。然后以小组为单位（1-3人）开展论文研读，综述该领域国内外研究现状，复现所选论文实验，并准备课件汇报研读心得。阅读的主题分为6个：3D Reconstruction，Image Classification, Instance Retrieval, Machine Learning based Image Processing,  Machine Learning based Graph Processing, Data Segmentation.