關(guān)于本科畢業(yè)開題報(bào)告范文借鑒_第1頁(yè)
關(guān)于本科畢業(yè)開題報(bào)告范文借鑒_第2頁(yè)
關(guān)于本科畢業(yè)開題報(bào)告范文借鑒_第3頁(yè)
關(guān)于本科畢業(yè)開題報(bào)告范文借鑒_第4頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

關(guān)于本科畢業(yè)開題報(bào)告范文借鑒本文將為大家提供一篇本科畢業(yè)開題報(bào)告的范文,僅供借鑒參考。以下是正文:開題報(bào)告題目:基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類算法研究與應(yīng)用學(xué)生姓名:XXX學(xué)號(hào):XXX指導(dǎo)教師:XXX一、課題背景隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,圖像處理技術(shù)變得越來(lái)越成熟。在現(xiàn)代化生產(chǎn)、科研、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域中,圖像處理應(yīng)用廣泛,深受人們的歡迎。其中,圖像分類是圖像處理技術(shù)中最基本、最核心的問(wèn)題,是圖像處理技術(shù)成功應(yīng)用中不可或缺的一環(huán)。在傳統(tǒng)的圖像分類算法中,支持向量機(jī)(SVM)、K最近鄰(KNN)和決策樹等方法經(jīng)常被用來(lái)進(jìn)行圖像分類,但是這些方法的準(zhǔn)確度和效率不能適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展給圖像分類帶來(lái)了新的希望。因此,本研究旨在基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究圖像分類算法,提高圖像分類的準(zhǔn)確度和效率,以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。二、研究?jī)?nèi)容本研究將以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ),探索圖像分類算法的優(yōu)化方法。具體內(nèi)容如下:1、復(fù)習(xí)圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)理論知識(shí),深入了解當(dāng)前深度學(xué)習(xí)在圖像分類領(lǐng)域中的應(yīng)用。2、對(duì)比分析傳統(tǒng)的圖像分類方法與深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn),總結(jié)本文要研究的問(wèn)題。3、研究深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類中的應(yīng)用,探究CNN的不同模型結(jié)構(gòu)及其對(duì)圖像分類效果的影響,比較各模型的準(zhǔn)確度和效率。4、研究遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用,設(shè)計(jì)出遷移學(xué)習(xí)的CNN模型,針對(duì)數(shù)據(jù)較小的情況進(jìn)行圖像分類實(shí)驗(yàn),并與傳統(tǒng)的圖像分類方法進(jìn)行比較。5、利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的物體進(jìn)行分類,如無(wú)人車中的交通標(biāo)示,進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本文研究的圖像分類算法在實(shí)際應(yīng)用中的效果。三、研究方法1、通過(guò)文獻(xiàn)資料、網(wǎng)絡(luò)資源、新聞資訊等途徑,對(duì)圖像處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和了解,掌握深度學(xué)習(xí)在圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用的現(xiàn)狀。2、采用Python編程語(yǔ)言及其深度學(xué)習(xí)庫(kù)Keras,Tensorflow編寫圖像分類算法的實(shí)現(xiàn)程序。并通過(guò)交叉驗(yàn)證、ROC曲線等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評(píng)估。3、在預(yù)處理階段,提取圖像中的特征,如SIFT、HOG、LBP等,并進(jìn)行降維處理;在訓(xùn)練階段,采取數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,防止過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生;在最終預(yù)測(cè)階段,采用softmax函數(shù)將卷積特征輸出為概率值,用于計(jì)算不同類別的概率大小,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類。四、成果預(yù)期1、使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)搭建一個(gè)高性能的圖像分類模型,并在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試,將模型的準(zhǔn)確度和效率優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像分類算法。2、對(duì)遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用進(jìn)行研究,將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)較小的圖像分類任務(wù)中,并將其效果與傳統(tǒng)的分類算法進(jìn)行比較,達(dá)到應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景的水平。3、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本文研究的圖像分類算法在實(shí)際應(yīng)用中的效果,并總結(jié)文章的研究成果。五、研究進(jìn)度安排1、9月份至11月中旬:深入學(xué)習(xí)學(xué)科知識(shí)、相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀、綜合前期的調(diào)研、整理有關(guān)參考文獻(xiàn)。2、11月中旬至次年3月份:開發(fā)圖像相關(guān)代碼、進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、會(huì)議和課題組的交流和研究。3、4月至6月份:寫作、論文修改、準(zhǔn)備答辯。六、參考文獻(xiàn)[1]林軒田.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2017.[2]谷超豪,陶禮軍.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M].北京:征文出版社,2015.[3]LeCunY,BengioY,HintonG.Deeplearning[J].Nature,2015,521(7553):436-444.[4]ZhangX,ZhouX,LinM,etal.Shufflenet:Anextremelyefficientconvolutionalneuralnetworkformobiledevices[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:6848-6856.[5]YanL,XuY,JinF,etal.Improveddeeplearning-basedvehicledetectionbasedondataaugmentation[C]//InternationalConferenceonIndustrial,Mechatroni

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論