1. 题目来源
实例分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在识别图像或视频中每个对象的像素级别掩码，并对其进行分类。
近年来，深度学习的快速发展为实例分割提供了新的思路和方法，基于深度学习的实例分割模型在精度和效率方面都取得了显著成果。
选择“基于深度学习的实例分割模型的设计与实现”这一论文题目，主要基于以下几个方面的价值考量：
社会价值：实例分割技术在自动驾驶、医疗影像分析、机器人视觉等领域具有广泛的应用前景。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究和实现基于深度学习的实例分割模型，具体研究内容应包括以下几个方面：
1.相关理论与技术研究:对深度学习、卷积神经网络、目标检测、实例分割等相关理论和技术进行深入研究，了解实例分割问题的定义、难点和研究现状，掌握常用的实例分割数据集和评价指标。
2.实例分割模型设计:设计一种或多种基于深度学习的实例分割模型，包括特征提取网络、实例分割模块、损失函数等的设计。
可以通过改进现有模型结构、引入新的模块或算法等方式进行创新。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求
1.文献阅读:阅读不少于30篇相关领域的文献，其中至少包含10篇英文文献，并撰写文献综述。
2.代码实现:使用Python或其他编程语言实现所设计的实例分割模型，并提供代码注释和使用说明。
3.实验结果:在公开数据集上进行实验，并提供详细的实验结果和分析。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 何凯明, 任少卿, 何宜霖, 等. Mask R-CNN[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 2020, 42(2): 386-397.
2. 黄凯奇, 罗笑南, 杨佳豪, 等. 基于深度学习的实例分割算法综述[J]. 软件学报, 2021, 32(1): 2-25.
3. 刘文, 王永雄, 刘家锋, 等. 基于深度学习的实例分割方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 1-14.
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