全文总字数：1592字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
语义分割是计算机视觉领域中的一项关键的任务,在实际中应用广泛,其中针对道路场景的语义分割是自动驾驶的核心技术之一,通过对行驶场景中的各种目标进行分割，提取车辆前方可通行的道路区域, 为智能驾驶系统的路径规划和车辆控制提供道路信息，具有重要的现实意义。本课题要求设计一个语义分割网络，用于道路场景下的目标分割。在深入研究卷积神经网络的基本原理基础上，利用python搭建网络架构，并在CamVid数据集上进行训练测试，验证所提模型的可行性和有效性。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）采用Python搭建基于卷积神经网络的语义分割模型，在数据集上训练测试，得到较好的分割精度。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：完成分割模型的搭建。
4. 主要参考文献
[1] H. Farzad, S. Hannes, D. Babette, T.Carmeand B. Sven, “Combining semantic and geometric features for objectclasssegmentation of indoor scenes,” IEEE Robotics Automation Letters,vol. 2,no. 1, pp. 49-55, Jan. 2017.
[2] W. Fan, A. Samia, L. Chunfeng andB.Abdelaziz, “Multimodality semantic segmentation based on polarization andcolorimages,” Neurocomputing, vol. 253, pp. 193-200, Aug. 2017.
[3] CHENL C, PAPANDREOU G, et al.Deeplab:Semantic image segmentation with deepconvolutional nets, atrous convolution, and fully connected CRFs[J].IEEETransactionson Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018, 40 (4):834-848.DOI:10.1109/TPAMI.2017.2699184.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
