基于FCN的场景的文字检测算法及实现任务书

 2021-12-22 21:23:04

全文总字数:879字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

  1. 学习并掌握Python编程;
  2. 学习深度学习及场景文字检测相关算法原理;
  3. 基于python实现场景文字检测。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

  1. 编写程序实现场景文字检测;
  2. 撰写格式必须规范;
  3. 阅读的参考文献不少于15篇(其中近5年外文文献不少于3篇);
  4. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作;
  5. 完成不低于5000汉字(20000英文印刷符)的教师指定的相关文献的英译汉翻译;
  6. 正文应包含不少于12幅图(包括:电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等)。

3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

  • 第1周—第3周 搜集资料,撰写开题报告;
  • 第4周—第5周 论文开题;
  • 第6周—第12周 撰写论文初稿;
  • 第12周—第15周 修改论文;
  • 第16周 论文答辩

4. 主要参考文献

  1. Zhang Z, Zhang C, Shen W, et al. Multi-oriented text detection with fully convolutional networks[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 4159-4167.
  2. Zhu Y, Yao C, Bai X. Scene text detection and recognition: Recent advances and future trends[J]. Frontiers of Computer Science, 2016, 10(1): 19-36.
  3. 王沉燕. 基于深度学习的自然场景文本检测算法研究[D]. 杭州电子科技大学, 2018.
  4. 张艾萱. 基于深度学习的自然场景文本检测算法研究[D]. 北方工业大学, 2019.

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