1. 毕业设计（论文）主要内容：

将深度学习用于图像识别成为了图像识别领域的研究热点，已取得了良好的效果，并且有广阔的研究空间。

论文基于深度学习在图像识别的相关理论，分析深度学习的基本模型和方法，理解卷积神经网络方法在图像识别中的应用，并在相关图像数据集上进行编程验证。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

2、掌握卷积神经网络的原理，使用caffe来搭建神经网络，学习深度学习在图像识别的相关理论。

3、理解卷积神经网络方法在图像识别中的应用，并在相关图像数据集上进行编程验证。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需技术语言和开发工具，初步搭建并熟悉开发环境。

确定方案，完成开题报告。

第4－6周：阅读参考文献，学习深度学习在图像识别的相关理论。

4. 主要参考文献

1、李卫.深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学，2014.
2、许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学, 2012.
3、Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]. Advances in

neural information processing systems. 2012: 1097-1105.