1. 毕业设计（论文）主要内容：

研究和学习卷积神经网络，建立一个神经网络，根据现有一系列图片，训练系统具有分辨图像类别的能力。首先学习和分析现有相关开源系统，梳理出使用的分类和识别图像的方法，以及熟悉编程方法；然后基于研究和总结，在分辨准确度、处理速度、训练样本集需求等方面提出一套有效改进的方案并实现验证。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 必读参考文献撰写格式必须规范；（详见《武汉理工大学本科生毕业设计（论文）撰写规范》）

2. 阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；任务书上列举的必读参考文献4-5篇即可（含1-2篇外文文献）；

3. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周 论文开题；

第6周—第12周 撰写论文初稿；

4. 主要参考文献

[1] oquab, maxime,et al. "learning and transferring mid-level image representations usingconvolutional neural networks." proceedings of the ieee conference oncomputer vision and pattern recognition. 2014.

[2] karpathy,andrej, et al. "large-scale video classification with convolutional neuralnetworks." proceedings of the ieee conference on computer vision andpattern recognition. 2014.

[3] simonyan,karen, and andrew zisserman. "very deep convolutional networks forlarge-scale image recognition." arxiv preprint arxiv:1409.1556 (2014).