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基于卷积神经网络方法的图像识别及应用任务书

 2020-04-25 08:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

将深度学习用于图像识别成为了图像识别领域的研究热点,已取得了良好的效果,并且有广阔的研究空间。

论文基于深度学习在图像识别的相关理论,分析深度学习的基本模型和方法,理解卷积神经网络方法在图像识别中的应用,并在相关图像数据集上进行编程验证。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。


2、掌握卷积神经网络的原理,使用caffe来搭建神经网络,学习深度学习在图像识别的相关理论。


3、理解卷积神经网络方法在图像识别中的应用,并在相关图像数据集上进行编程验证。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需技术语言和开发工具,初步搭建并熟悉开发环境。

确定方案,完成开题报告。


第4-6周:阅读参考文献,学习深度学习在图像识别的相关理论。

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4. 主要参考文献

1、李卫.深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014.
2、许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学, 2012.
3、Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]. Advances in

neural information processing systems. 2012: 1097-1105.

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