基于深度学习的图像去雨研究与实现任务书

 2021-09-16 20:03:50

1. 毕业设计(论文)主要内容:

近年来,深度学习的发展大大促进了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的研究,并产生了大量的优秀应用,将深度学习等人工智能技术运用于生产生活中的各个领域,将可以解决一些传统方法无法解决的难题,提高人们的生活质量。目前,基于深度学习实现图像去雨就是这样一类十分有趣的应用研究。

本次毕业设计拟在深入学习深度学习相关技术的基础上,掌握深度学习在计算机视觉领域的应用方法,实现一个可以针对任意一幅在雨天环境下拍摄的普通图片,将其有效地恢复成一张无雨状态下清晰图像的实例系统。本次毕业设计的主要内容包括:(1)数据集的采集与筛选;(2)深度学习模型的构建;(3)深度网络模型的训练;(4)基于深度学习模型的去雨算法实现;(5)实例系统的设计与实现。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(不少于3篇外文文献),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,完成至少1500字开题报告(“设计的目的及意义”至少800汉字;“基本内容和技术方案”至少400汉字;进度安排应尽可能详细;教指导教师意见应包含:学生的调研是否充分?基本内容和技术方案是否已明确?是否已经具备开始设计(论文)的条件?能否达到预期的目标?是否同意进入设计(论文)阶段?);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);4.完成系统的编码与调试;5.完成10000字以上的毕业论文;6.进行论文答辩。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1) 2019/1/19—2019/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;(2) 2019/3/1—2019/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;(3) 2019/5/1—2019/5/25:撰写及修改毕业论文;(4) 2019/5/26—2019/6/5:准备答辩。

4. 主要参考文献

[1]王晓华. TensorFlow深度学习应用实践.清华大学出版社,2017年

[2]黄文坚.TensorFlow实战.电子工业出版社,2017年

[3]李金洪.深度学习之TensorFlow入门、原理与进阶实战.机械工业出版社,2018年
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