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基于卷积神经网络的图片分类算法研究与实现开题报告

 2021-03-07 16:14:46  

1. 研究目的与意义(文献综述)

题目:基于深度学习的图片分类算法研究与实现

背景资料:

21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是信息传输的主要载体。正是因为图像带给人们的相关信息,使的图像识别技术随着计算机技术,多媒体技术的飞速发展取得了长足的进步。

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2. 研究的基本内容与方案

基本内容与目标:

1)通过阅读相关文献,理解深度学习中卷积神经网络的理论基础、相关运算(卷积运算和下采样)以及图像分类关键技术。

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3. 研究计划与安排

1. 2017/1/14—2017/2/22:明确选题,查阅相关文献,外文翻译和撰写开题报告;
2. 2017/2/23—2017/4/30:系统架构,系统设计与开发(或算法研究与设计)、系统测试、分析、比较与完善;
3. 2017/5/1—2017/5/25:撰写论文初稿;修改论文,定稿并提交论文评审;
4. 2017/5/26—2017/6/6:准备论文答辩。

4. 参考文献(12篇以上)

[1] 余 凯,贾 磊,陈雨强,徐 伟.深度学习的昨天、今天和明天[j].计算机研究与发展,2013,50(9):1799-1804.

[2] 毛 健, 赵红东, 姚婧婧.人工神经网络的发展及应用[j].电子设计工程, 2011, 19(24):62-65.

[3] 唐寿成.图像分类方法的比较及应用[d]. 北京邮电大学, 2011.

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