1. 研究目的与意义（文献综述）

深度学习近年来一直是研究的热门领域，随着计算机计算能力的提升，深度学习领域算法的改进以及海量带标签数据的出现，更加复杂的模型得以应用，含更多隐含层的深度卷积神经网络具有更复杂的网络结构，与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。图像分类作为其中一个研究方向也是研究的热点领域，深度学习在图像分类上已经取得了显著的成果。图像目标检测则是近年来深度学习研究的另一个热门课题，随着人们的深入研究，不同目标检测模型的提出，获得了越来越好的目标检测结果。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容：

（1） 基于深度学习的图像分割

（2） 精子运动图像的多目标跟踪

3. 研究计划与安排

进度安排大致分为三大步：

大量阅读相关文献；提取与自己研究方向一致的文献信息；整合信息形成可阅读毕业论文。

4. 参考文献（12篇以上）

1 基于深度学习的图像分割研究；

2 深度学习在胸部ct图像分割中的应用；

3 luo s,li x,li j.review on the methods of automatic liver segmentation from abdominal images[j].