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基于Siamese网络结构深度学习的车辆图像信息的匹配和降维任务书

 2020-02-18 16:01:26  

1. 毕业设计(论文)主要内容:


了解基于深度学习的计算机视觉技术的发展、现状、基础理论;熟悉siamese的原理、结构、算法、实现;掌握主流深度学习开发工具和编程语言。通过实践深度网络的应用的完整流程,实现基于航拍图像对车辆或船舶的图像信息进行有效的目标匹配和降维。


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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1 查阅并翻译2篇推荐的英文论文;查阅5篇相关论文(不限语言和字数);阅读补充资料。

2 撰写开题报告。

3 熟悉siamese网络结构的原理、算法、特点。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1至2周 选题、查阅资料。

3至4周 撰写开题报告。

5至6周 预处理和标注数据集。

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4. 主要参考文献

1 《斯坦福大学公开课:机器学习课程》吴恩达。

2 《cs231n:convolutional neural networks for visual recognition》stanfordvision lab。

3 《1天搞懂深度学习》李宏毅。

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