登录

  • 登录
  • 忘记密码?点击找回

注册

  • 获取手机验证码 60
  • 注册

找回密码

  • 获取手机验证码60
  • 找回
毕业论文网 > 任务书 > 物流管理与工程类 > 物流工程 > 正文

基于知识迁移的零样本目标检测方法研究任务书

 2020-02-11 12:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1 综述零样本目标检测的研究现状;

2 详细分析和描述图像处理中特征嵌入的方法;

3 对不同图像的属性关系进行建模与表达;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1 查阅相关文献,理清设计思路,撰写开题报告;开题报告中必须有明确的零样本目标检测的发展研究动态,明确相关原则和思路、方法、技术路线和内容等;

2 对零样本目标检测问题进行详细分析和论述;

3 设计并实现面向零样本情况的目标检测方法并且验证结果的有效性;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1 2019.02.18-2019.03.01 文献阅读、开题报告 外文文献至少5篇,参考文献至少15篇;

2 2019.03.02-2019.03.06 零样本目标检测模型相关研究方法学习 查阅资料并掌握相关知识;

3 2019.03.07-2019.03.20 相关思路的确定 参照相关论文方案确定思路;

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 主要参考文献

[1] frome, a. , corrado, g. s. , shlens, j. , bengio, s. , dean, j., amp; mikolov, t. . (2013). devise: a deep visual-semantic embedding model.international conference on neural information processing systems (nips).

[2] zhu, p., wang, h., bolukbasi, t., amp; saligrama, v. (2018).zero-shot detection.

[3] demirel, b. , cinbis, r. g. , amp; ikizler-cinbis, n. . (2018).zero-shot object detection by hybrid region embedding.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

企业微信

Copyright © 2010-2022 毕业论文网 站点地图