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基于深度学习的场景分割技术研究的开题报告
一、选题背景
场景分割（scenesegmentation）是计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向，主要是指将输入的图像或视频分割为不同的区域，并且将这些区域分配到相应的场景类别中。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的场景分割技术基于深度学习被提出，并取得了巨大的成功。
与传统的场景分割技术相比，基于深度学习的场景分割技术具有更高的准确率和鲁棒性，能够更好地适应各种场景。因此，在应用领域上有着广泛的应用前景，比如自动驾驶、智能监控等。
二、研究目的与意义
本课题旨在研究基于深度学习的场景分割技术，通过深入分析和研究，总结和归纳目前常见的场景分割方法，掌握其优缺点和适用场景，并深入挖掘深度学习在场景分割领域的应用。本研究的主要目的是：
（1）掌握深度学习在场景分割领域的技术原理和方法，了解其适用场景，掌握其优缺点。
（2）研究当前常见的深度学习场景分割方法，并比较其优良性，总结归纳出可优化的问题和改进方法。
（3）基于开源框架TensorFlow和PyTorch，深入实现两个经典的深度学习场景分割算法，并进行性能验证。
（4）应用所设计的场景分割算法在自动驾驶、智能监控等领域，探究其可行性和应用性。
三、研究内容与方法
（1）场景分割基本概念和背景介绍。包括对场景分割技术发展历程和应用领域的回顾和总结，对场景分割的一些关键概念和评价指标进行解释和介绍。
（2）深度学习在场景分割领域的应用研究。包括经典的深度学习场景分割算法和基于深度学习的场景分割模型和工具。对于每个算法或模型，进行详细的分析和评价，总结并归纳其优缺点和适用范围。
（3）场景分割算法的实现和性能测试。以TensorFlow和PyTorch为实现平台，实现两个比较经典的深度学习场景分割算法，并对算法进行性能测试，分析测试结果，总结归纳其优化方案。
（4）场景分割算法在实际应用中的探究。以自动驾驶和智能监控为例，对所设计的场景分割算法进行应用，并对其可行性和应用性进行探究和分析。
本项研究采用的方法主要包括文献调研、实验模拟和案例应用三个方面。
四、预期成果
通过本研究，预计可以得到以下几个方面的成果：
（1）总结归纳目前深度学习在场景分割领域的应用现状和研究趋势，为研究该领域的学者提供参考和借鉴。
（2）深入分析和总结当前常见的基于深度学习的场景分割方法，总结归纳其优缺点和适用场景，为该领域的研究和应用提供理论参考。
（3）实现两个经典的基于深度学习的场景分割算法，并进行性能测试，总结归纳其优化方案，可作为深度学习场景分割算法实现的参考。
（4）应用所设计的场景分割算法在自动驾驶、智能监控等领域，探究其可行性和应用性，为该领域的研究和应用提供实践路径。
五、研究进度安排
本项研究的进度计划如下，总共分为六个阶段，具体如下：
阶段一（2021年6月中旬~2021年7月中旬）：文献调研。
阶段二（2021年7月中旬~2021年8月中旬）：基于深度学习的场景分割技术的理论研究和算法分析。
阶段三（2021年8月中旬~2021年9月中旬）：基于TensorFlow平台实现经典深度学习场景分割算法。
阶段四（2021年9月中旬~2021年10月中旬）：基于PyTorch平台实现经典深度学习场景分割算法。
阶段五（2021年10月中旬~2021年11月中旬）：性能测试，优化方案总结。
阶段六（2021年11月中旬~2021年12月中旬）：应用实践及成果总结。
六、参考文献
[1]Long,J.,Shelhamer,E.,&Darrell,T.(2015).Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.3431-3440).
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[3]Chen,L.C.,Papandreou,G.,Kokkinos,I.,Murphy,K.,&Yuille,A.L.(2018).DeepLab:semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnets,atrousconvolution,andfully