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基于深度学习的行人属性识别方法的研究与实现的任务书
任务书：基于深度学习的行人属性识别方法的研究与实现
一、任务概述
随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的行人属性识别方法逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。本次任务旨在通过对已有的行人属性数据集进行深入分析，设计并实现一种基于深度学习的行人属性识别方法。任务涉及到多个阶段，包括数据预处理、网络模型设计、训练调优等。
二、任务内容和要求
1.数据预处理
本任务使用的数据集是市面上常见的行人属性数据集，要求完成以下预处理步骤：
（1）数据加载与清洗：根据数据集文件格式，编写程序加载并清洗数据，滤除缺失数据或数据异常的样本。
（2）数据标注：根据数据集提供的标注信息，对样本进行标注并存储。
（3）数据增强：使用数据增强方法对数据进行增强，以提高模型训练效果。
2.网络模型设计
本任务要求设计一种基于深度学习的行人属性识别模型，模型设计应该考虑以下要素：
（1）网络结构：网络应该包含多个卷积层、池化层和全连接层，以提取行人特征并进行分类任务。
（2）参数设置：根据任务要求，设置网络的参数，包括损失函数、优化器、学习率等。
3.训练调优
本任务要求对训练模型进行调优，以提高模型的分类准确率和泛化能力，要求完成以下工作：
（1）训练模型：使用设计好的网络结构，对数据进行训练。
（2）超参数调整：根据训练结果，调整网络的超参数，以提高模型的分类准确率和泛化能力。
（3）模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估标准包括分类准确率、精确率、召回率等。
三、任务成果
本任务要求参与者完成以下成果：
1.数据预处理代码：完成数据的加载、清洗、标注和数据增强操作，并存储处理好的数据。
2.网络模型设计代码：完成基于深度学习的行人属性识别模型的设计和参数设置，并存储模型文件。
3.训练调优代码：完成模型的训练和调优过程，并存储训练好的模型文件。
4.报告：撰写一份不少于1200字的报告，描述任务的研究内容、过程和成果，包括数据预处理、网络模型设计、训练调优和模型评估等内容，并说明实验结果的含义和局限性。
四、参考资料
1.行人属性识别数据集：Market-1501、CUHK03、DukeMTMC等。
2.深度学习框架：PyTorch、TensorFlow等。
3.相关论文：《LearningtoAttend,Copy,andGenerateforSession-BasedQuerySuggestion》、《DeepLearningforPersonRe-identification:ASurveyandOutlook》等。
五、评分标准
1.数据预处理代码：20分。
2.网络模型设计代码：30分。
3.训练调优代码：30分。
4.报告：20分。
六、注意事项
1.任务期限为一个月，逾期不予评分。
2.所有的代码和报告必须经过参与者自己编写和撰写，禁止抄袭。
3.对于报告中使用的外部资料，必须进行引用和注明出处。