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基于Faster R-CNN深度学习的航拍车辆/船舶的识别和跟踪任务书

 2020-02-18 16:01:34  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

了解基于深度学习的计算机视觉技术的发展、现状、基础理论;熟悉Faster R-CNN的原理、结构、算法、实现;掌握主流深度学习开发工具和编程语言。通过实践深度网络的应用的完整流程,实现通过航拍图像对车辆或船舶进行有效的识别和跟踪。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1 查阅并翻译2篇推荐的英文论文;查阅5篇相关论文(不限语言和字数);阅读补充资料。

2 撰写开题报告。

3 熟悉r-cnn系列网络结构的原理、算法、特点。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1至2周 选题、查阅资料。

3至4周 撰写开题报告。

5至6周 预处理和标注数据集。

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4. 主要参考文献

1 《斯坦福大学公开课:机器学习课程》吴恩达。

2 《cs231n:convolutional neural networks for visual recognition》stanfordvision lab。

3 《1天搞懂深度学习》李宏毅。

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