1. 毕业设计（论文）主要内容：

学习实例分割相关论文和主流深度学习框架，设计实现一个基于深度学习的实例分割模型。主要内容如下：学习至少一种实例分割相关论文和模型，如PANet，Mask R-CNN等，部分文献可参考必备参考文献；学习至少一种主流深度学习框架，如TensorFlow，Caffe，Kersa等；基于深度学习框架设计并实现一个实例分割模型。要求使用至少一种COCO,MVD等经典数据集对模型进行训练和预测。

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）；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

4. 主要参考文献

[1] liu, shu, et al. "pathaggregation network for instance segmentation." proceedings of the ieeeconference on computer vision and pattern recognition. 2018.

[2] he k, gkioxari g, dollar p, et al.mask r-cnn.[j]. ieee transactions on pattern analysis amp; machineintelligence, 2017, pp(99):1-1.

[3] hariharan, bharath, et al."hypercolumns for object segmentation and fine-grained localization."proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition.2015.