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基于生成对抗网络的类别不平衡图像分类方法研究的开题报告
一、选题背景
图像分类是计算机视觉领域的核心研究方向之一。目前，基于深度学习的图像分类方法已经在各种领域取得了广泛的应用，如医疗诊断、自动驾驶、智能安防等。在深度学习方法中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是最常用的模型之一。
然而，在实际应用中，由于数据集中样本的类别分布不均衡，导致CNN模型在某些类别上的表现不尽如人意，这就是类别不平衡问题。如何解决类别不平衡问题是图像分类研究中的一个重要方向。
基于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）的图像分类方法是近年来比较热门的研究方向。GAN是一种深度生成模型，能够从潜在空间（latentspace）中生成逼真的假样本，被广泛应用于图像生成、图像增强、图像修复等任务。近来在图像分类中也被应用，其基本思想是在GAN的生成器（Generator）中引入类别信息，将生成器训练成能够根据输入的类别生成对应类别的样本。通过这种方式，可以使得模型在类别不平衡的情况下学习到更加丰富和均衡的特征表示。
二、技术路线
本项目将研究基于GAN的类别不平衡图像分类方法，具体可采用以下技术路线：
1.数据集构建：本项目将使用现有的公开数据集进行研究，如CIFAR-10、MNIST等。为了模拟类别不平衡的情况，可以通过调整各个类别的样本数量来构建不同程度的类别不平衡数据集。
2.GAN模型设计：本项目将使用经典的DCGAN（DeepConvolutionalGAN）作为生成器模型，同时将引入条件（Conditional）GAN的思想，使得生成器可以根据输入的类别信息生成对应类别的样本。判别器（Discriminator）模型可以采用传统的CNN模型。
3.稳定训练策略：由于GAN的训练过程比较复杂，容易出现训练不稳定的情况。本项目将采用若干稳定训练策略，如渐进式训练、指导式生成、注意力机制等，来保证GAN模型的稳定性和生成效果。
4.分类器设计：在生成器和判别器训练完毕后，本项目将在生成器中取出后几层作为特征提取器，然后在这些特征的基础上训练一个分类器，用于对测试集样本进行分类。
5.实验评估：最后，本项目将在不同程度的类别不平衡数据集上进行实验，比较本方法与其他常用方法的分类精度，验证本方法的有效性。
三、预期成果
本项目的预期成果包括：
1.基于GAN的类别不平衡图像分类方法的研究和实现。
2.不同程度的类别不平衡数据集。
3.实验结果和对比分析，证明本方法在解决类别不平衡问题上的有效性。
四、团队构成和分工
本项目由以下成员组成：
组长：XXX，负责项目的技术方案设计和实施，同时负责文献综述和实验结果的撰写。
组员：XXX，负责数据集构建和GAN模型的训练与评估。
组员：XXX，负责分类器的设计和实验结果的统计分析。
五、进度安排
本项目的进度安排如下：
第一阶段：2021年7月份-2021年8月份
1.收集和学习相关文献，撰写文献综述。
2.构建不同程度类别不平衡的数据集。
第二阶段：2021年9月份-2021年10月份
1.搭建GAN模型并进行训练。
2.设计稳定训练策略，保证GAN模型的稳定性和生成效果。
第三阶段：2021年11月份-2021年12月份
1.提取GAN模型中的特征作为分类器的输入。
2.训练评估分类器，并与其他方法进行对比实验。
第四阶段：2022年1月份-2022年2月份
1.完成实验结果的分析和总结，撰写项目报告。
2.准备项目答辩材料，参加答辩。