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基于机器学习的多类目标识别方法研究的中期报告
首先，我们回顾了多类目标识别的背景和相关工作，介绍了几种常用的多类目标识别方法，包括基于SVM、神经网络和深度学习的方法。我们认为深度学习方法目前具有很大的应用潜力，在许多多类目标识别任务中取得了很好的效果。因此，我们决定选择深度学习作为我们的研究方向。
其次，我们提出了使用卷积神经网络（CNN）进行多类目标识别的方法。我们在CIFAR-10数据集上进行了实验，该数据集包含10个不同类别的图像，每个类别有6000个训练样本和1000个测试样本。我们使用了VGG-16、ResNet-50和Inception-v3三个预训练模型，在这三个模型的基础上进行了微调和特定层的冻结，以适应我们的多类目标识别任务。在测试集上，我们的方法在三个模型上的准确率分别达到了70.11%、72.32%和74.15%，表现良好。
最后，我们提出了几个未来工作的方向。首先，我们希望能够探索更深的神经网络模型，以提高识别准确率。其次，我们计划研究更多的数据增强方法，以进一步提高模型的鲁棒性。此外，我们还会研究将不同模型的预测结果进行相关性分析，以进一步提高多类目标识别的准确率。