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基于深度学习的实例分割模型的设计与实现任务书

 2020-02-20 09:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

学习实例分割相关论文和主流深度学习框架,设计实现一个基于深度学习的实例分割模型。主要内容如下:学习至少一种实例分割相关论文和模型,如PANet,Mask R-CNN等,部分文献可参考必备参考文献;学习至少一种主流深度学习框架,如TensorFlow,Caffe,Kersa等;基于深度学习框架设计并实现一个实例分割模型。要求使用至少一种COCO,MVD等经典数据集对模型进行训练和预测。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);

2.认真填写周记,完成800字开题报告;

3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

4. 主要参考文献

[1] liu, shu, et al. "pathaggregation network for instance segmentation." proceedings of the ieeeconference on computer vision and pattern recognition. 2018.

[2] he k, gkioxari g, dollar p, et al.mask r-cnn.[j]. ieee transactions on pattern analysis amp; machineintelligence, 2017, pp(99):1-1.

[3] hariharan, bharath, et al."hypercolumns for object segmentation and fine-grained localization."proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition.2015.

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