1. 题目来源
语义图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类，识别其所属的语义类别。
这项技术在自动驾驶、医学图像分析、机器人视觉等领域具有广泛的应用前景，拥有巨大的社会价值和经济价值。
选择“基于生成对抗网络的语义图像分割”作为论文题目，主要基于以下原因：
首先，传统的语义图像分割方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的模型训练过程，难以应对复杂场景和图像噪声的影响。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于生成对抗网络的语义图像分割方法，并开发一种性能优越的语义图像分割模型。
具体的研究内容包括：
1.深入研究语义图像分割和生成对抗网络的相关理论和方法，分析现有方法的优缺点，为模型设计提供理论基础。
2.设计一种基于生成对抗网络的语义图像分割模型，包括生成器网络和判别器网络的结构设计、损失函数设计等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本论文要求在导师指导下独立完成，严格遵守学术规范，杜绝抄袭剽窃行为。
2.论文应具备清晰的逻辑结构、严谨的论证过程和准确的实验数据。
3.论文写作应符合中国本科学术论文格式要求，语言流畅、表达准确。
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.刘建伟, 张凯, 刘伟, 等. 生成对抗网络及其在图像生成中的应用综述[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 2-27.
2.郭晓峰, 付玉, 李冠华, 等. 生成对抗网络综述[J]. 自动化学报, 2017, 43(3): 321-340.
3.王坤峰, 苟超, 段艳杰, 等. 生成对抗网络研究综述[J]. 软件学报, 2021, 32(6): 1789-1817.
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