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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，基于深度学习实现某一视觉场景中语义级对象分割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动态场景中拍摄的普通图片，将其场景中的前景物体与背景信息有效地分割提取的实例系统。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语义分割算法实现；（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]周志华.机器学习.清华大学出版社，2016年
[2]哈林顿.机器学习实战.人民邮电出版社，2013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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