基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型理論與應(yīng)用研究的開題報告

基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型理論與應(yīng)用研究的開題報告一、研究背景及意義隨著機器視覺技術(shù)的不斷深入發(fā)展，視覺推斷技術(shù)已成為計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向。視覺推斷是指根據(jù)已有的視覺信息推斷出未知的視覺信息的過程。通常情況下，視覺推斷包括兩個階段，即底層視覺特征提取和高層語義推斷。其中，底層特征提取主要利用計算機對圖像進行處理和分析，獲取圖像中的低層次特征信息，如顏色、形狀、紋理等。而高層語義推斷則是根據(jù)底層特征信息推理出圖像的抽象意義或者概念。目前，傳統(tǒng)的視覺推斷方法主要基于統(tǒng)計模型或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但是這些方法都存在一定的局限性。基于統(tǒng)計模型的方法往往需要建立大量的訓(xùn)練樣本，且容易陷入過擬合問題；而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則存在計算時間長、模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題。因此，設(shè)計一種高效、可靠的視覺推斷模型對于計算機視覺領(lǐng)域的研究具有重要的意義。二、研究內(nèi)容與方法本課題旨在設(shè)計一種基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，并利用該模型進行圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)。主要研究內(nèi)容包括以下幾點：1.建立視覺推斷模型：基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，首先需要對圖像進行底層特征提取，然后根據(jù)提取的特征信息進行高層語義推斷。脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種生物啟發(fā)式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)簡單、計算效率高，能夠有效地處理非線性關(guān)系。2.進行圖像分類任務(wù)：利用建立的視覺推斷模型對圖像進行分類，根據(jù)分類結(jié)果評估模型性能和準(zhǔn)確率。3.進行目標(biāo)檢測任務(wù)：利用建立的視覺推斷模型對圖像中的目標(biāo)進行檢測和識別，根據(jù)檢測結(jié)果評估模型性能和準(zhǔn)確率。本課題主要研究方法將采用深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，利用Python語言搭建程序進行模型的設(shè)計和實現(xiàn)。并利用一些公開的圖像數(shù)據(jù)集進行實驗驗證。三、研究預(yù)期目標(biāo)本課題預(yù)期達到以下目標(biāo)：1.建立基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，能夠準(zhǔn)確地進行圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)。2.對比傳統(tǒng)的視覺推斷方法和本課題提出的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，評估模型的性能和優(yōu)越性。3.為更深入地探究脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)和特點提供實驗支撐。四、研究計劃本課題的研究計劃如下：1.前期調(diào)研（一個月）：對目前視覺推斷技術(shù)的相關(guān)研究做深入了解和分析，學(xué)習(xí)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及其應(yīng)用。2.模型設(shè)計（兩個月）：設(shè)計基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺推斷模型，探究其特點和優(yōu)越性。3.實驗驗證（兩個月）：利用公開的圖像數(shù)據(jù)集進行實驗驗證，評估模型的性能和準(zhǔn)確率。4.結(jié)果分析和總結(jié)（一個月）：對實驗結(jié)果進行分析和總結(jié)，撰寫畢業(yè)論文和相關(guān)研究文章。五、參考文獻[1]SrinivasanM,W?rg?tterF.Aspikingneuronmodelofdeeplearningwithtemporalcoding[C]//NIPS'18Proceedingsofthe32ndInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.2018.[2]ShiW,JiangJ,LuH,etal.Spikingblock-basedneuralnetworkforobjectclassification[C]//ICASSP2019-2019IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2019:7305-7309.[3]CaoJ,YuT,YangY,etal.Imageclassificationusingadeepspikingneuralnetworkwithatemporalcodingstrategy[C]//2015InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN).IEEE,2015:1-8.[4]ShresthaS,OrchardG.Spikingneuralnetworksforenergyefficientconvolutionalneuralnetworkimageclas