食物图片识别方法分析及模型对比研究任务书

 2022-01-14 20:45:08

全文总字数:1964字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

认真进行调研,完成系统需求分析与设计,采用python或其他程序设计语言完成食谱的图片识别,使其能实现机器阅读理解中的食品并进行完形填空任务,即给出食谱题目、上下文后,能够从四个待选项选出正确的答案。最后采用多种模型进行对比,选出准确率最高的模型。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(含2篇外文),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800字开题报告;

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);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2020/1/14—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;

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4. 主要参考文献

!--[if !supportLists]--[1] !--[endif]--Dirk Weissenborn, GeorgWiese, and Laura Seiffe. Making neural QA as simple as possible but notsimpler. In Proceedings of the 21st Conference on Computational NaturalLanguage Learning(CoNLL 2017), Vancouver, Canada, August 3-4, 2017, pp.271–280, 2017.

!--[if !supportLists]--[2] !--[endif]--Semih Yagcioglu, Aykut Erdem,Erkut Erdem, and Nazli Ikizler-Cinbis. 2018. Recipeqa: A challenge dataset formultimodal comprehension of cooking recipes. arXiv preprint arXiv:1809.00812

!--[if !supportLists]--[3] !--[endif]--Weiqing Min, Shuqiang Jiang,Linhu Liu, Yong Rui, and Ramesh Jain. A survey on food computing. arXivpreprint arXiv:1808.07202, 2018

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