關(guān)于本科畢業(yè)開題報(bào)告范文借鑒

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，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展給圖像分類帶來了新的希望。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