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。
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) 2019/12/20—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2) 2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3) 2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4) 2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1]李玉鑑，张婷，单传辉，刘兆英.深度学习：卷积神经网络从入门到精通.机械工业出版社，2018年
[2]魏秀参.解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践.电子工业出版社，2018年
[3] 陈云.深度学习框架PyTorch：入门与实践.电子工业出版社，2018年
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