風(fēng)光經(jīng)典場景集的生成方法及應(yīng)用開題報告

風(fēng)光經(jīng)典場景集的生成方法及應(yīng)用開題報告一、選題背景及意義隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展及深度學(xué)習(xí)的研究進(jìn)展，越來越多的計算機(jī)視覺應(yīng)用涌現(xiàn)，其中一類非常重要的應(yīng)用就是圖像場景識別。而在圖像場景識別中，場景分類一直是一個非常重要的研究方向。而場景分類中，經(jīng)典場景分類（風(fēng)光經(jīng)典場景）具有諸多優(yōu)勢：（1）數(shù)據(jù)量大，適合訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型；（2）場景相對固定，提高了場景分類的準(zhǔn)確率；（3）應(yīng)用范圍廣泛，如城市規(guī)劃、商業(yè)分析、自動駕駛等。因此，我打算選擇風(fēng)光經(jīng)典場景集生成方法及應(yīng)用作為我的畢業(yè)論文題目。二、研究思路及方法1.研究目標(biāo)生成一個高質(zhì)量的風(fēng)光經(jīng)典場景集，用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和場景分類任務(wù)的應(yīng)用。2.研究內(nèi)容（1）數(shù)據(jù)集的收集和整理：從互聯(lián)網(wǎng)上收集風(fēng)光經(jīng)典場景的圖像數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。（2）數(shù)據(jù)集的標(biāo)注和分類：使用已有的場景分類標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注和分類。（3）訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型：使用已有的經(jīng)典模型和訓(xùn)練方法對生成的場景集進(jìn)行訓(xùn)練。（4）模型準(zhǔn)確性測試：使用已有的評估指標(biāo)對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試，并與已有的場景分類模型進(jìn)行比較。（5）應(yīng)用場景：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實際場景分類任務(wù)中，并進(jìn)行測試。3.研究方法（1）數(shù)據(jù)集的收集和整理：采用類似爬蟲的方法，從互聯(lián)網(wǎng)上收集風(fēng)光經(jīng)典場景的圖片。（2）數(shù)據(jù)集的標(biāo)注和分類：使用已有的場景分類標(biāo)準(zhǔn)，采用人工標(biāo)注的方法，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。（3）訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型：使用開源深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、Keras等，采用經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型和訓(xùn)練方法進(jìn)行模型訓(xùn)練。（4）模型準(zhǔn)確性測試：采用已有的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、f1-score等，對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試，并與已有的場景分類模型進(jìn)行比較。（5）應(yīng)用場景：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實際場景分類任務(wù)中，并進(jìn)行測試。4.研究預(yù)期結(jié)果最終預(yù)期結(jié)果為生成一個高質(zhì)量的風(fēng)光經(jīng)典場景集，并使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和場景分類任務(wù)的應(yīng)用，實現(xiàn)高準(zhǔn)確率的場景分類。三、可行性分析1.數(shù)據(jù)收集和整理：現(xiàn)在已經(jīng)有很多的經(jīng)典場景圖片被發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)上，使用爬蟲算法可以收集到較大量的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)標(biāo)注和分類：使用已有的場景分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行標(biāo)注和分類，采用人工標(biāo)注的方式可以減少誤差。3.訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型：使用經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型和訓(xùn)練方法進(jìn)行模型訓(xùn)練，這些方法已經(jīng)被廣泛研究和應(yīng)用。4.模型準(zhǔn)確性測試：現(xiàn)有的評估指標(biāo)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，可以準(zhǔn)確地測試模型的準(zhǔn)確率，并進(jìn)行比較。