1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究现状

深度学习是基于人工神经网络的机器学习中的一个分支，在许多领域(如图像处理、语音识别、自然语言处理)取得了突破。近年来，随着研究开发人员对于深度学习开发过程要求的不断提高，一些世界项尖的科研机构开始寻求快速、高效的深度学习开发模式，因此就产生了包括caffe深度学习框架在内的多种深度学习开发框架。这些深度学习框架为科研机构、相关开发人员提供了高效、快速的开发模式。

1.2目的及意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容（功能）

为实现目标，需要完成的工作主要包括：

1）搭建并了解caffe深度学习框架；

3. 研究计划与安排

(1)2018/1/14—2018/3/5：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

(2)2018/3/6—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；

(3)2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] r. girshick, j. donahue, t. darrell,and j. malik, “rich feature hierarchies for accurate object detection andsemantic segmentation,” in ieee conference on computer vision and patternrecognition, 2014.

[2] r. girshick, “fast r-cnn,” in ieeeinternational conference on computer vision, 2015.

[3] s. ren, k. he, r. girshick, and j. sun,“faster r-cnn: towards realtime object detection with region proposalnetworks,” in advances in neural information processing systems, 2015.