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基于卷积神经网络的车辆细粒度分类算法研究的任务书
任务书：基于卷积神经网络的车辆细粒度分类算法研究
一、任务背景
随着汽车产业的迅速发展，人们对于汽车的需求也越来越多样化，个性化和定制化的趋势也愈加明显。在这种大环境下，车辆细粒度分类技术得到了广泛的应用和发展。车辆细粒度分类是指对于车辆这一大类的物体进行更加细致、深入、细致的分析和识别，将车辆分为不同的类别，进行精细化的管理和服务。而车辆细粒度分类技术的关键在于高效的分类算法和准确的分类准则的制定。
近年来，深度学习技术在机器视觉领域有了快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标识别等领域得到了广泛应用，并在各种图像分类问题中表现出色。基于卷积神经网络的车辆细粒度分类技术因其准确率高、鲁棒性强、计算效率高等优点，正在成为当前车辆细粒度分类研究的热点之一。
因此本次任务的目标就是，基于卷积神经网络的车辆细粒度分类算法进行研究和实现，以提高细粒度车辆分类的准确性和实时性。
二、任务分析
车辆细粒度分类技术的研究包括两个主要的部分：特征提取和分类器。CNN作为一种强大的图像分类模型，已经在图像分类中取得了很多成功。而对于车辆精细化分类问题，基于CNN的方法也越来越受到研究者的关注。
任务的研究步骤如下：
1.数据集的准备：需要从公开的车辆数据集中选取适当的数据集。本次任务的数据集应包含多个车辆类别和包括多张具有代表性的图像。
2.特征提取：在卷积神经网络中，卷积层可以提取图像的局部特征，而池化层可以对卷积层输出的特征图进行降维和抽样。需要在选取的数据集上训练卷积神经网络，提取出优秀的特征。获取优秀的特征向量有助于下一步的分类器设计。
3.分类器的设计：训练卷积神经网络后，需要对特征向量进行分类。可以采用经典的分类器，如支持向量机（SVM）等，并根据数据集的特点进行参数调优。
4.实验结果的分析与优化：通过对分类算法的实验和评估，比较多种算法的准确率和计算性能，找出效果最优的算法。针对其中算法不足之处，进行优化和改进，得到更加出色的细粒度车辆分类算法。
三、预期成果
1.搭建基于卷积神经网络的车辆细粒度分类模型。
2.选取合适的数据集，训练模型，提取出优秀的特征向量。
3.利用经典的分类器进行分类，比较准确率和计算性能。
4.针对算法存在问题进行改进和优化，得到更加出色的细粒度车辆分类算法。
5.编写实验报告，描述实验过程和结果，对实验结果进行分析和讨论。
四、任务要求
1.精读相关领域的相关文献，掌握卷积神经网络和车辆细粒度分类的基本原理和相关技术。
2.学习并掌握至少一种卷积神经网络的开发框架，如TensorFlow、Caffe、Keras等。
3.选取合适的车辆数据集，建立细粒度车辆分类模型，进行训练和测试，并能够解释模型的准确率和计算效率。
4.针对算法存在问题进行分析和讨论，提出优化和改进方法，并进行实验验证。
5.编写实验报告，总结实验过程、实验结果，分析和讨论实验结果，在口头报告中能够突出重点并清晰地表达思路。
五、参考文献
1.Deng,J.,Dong,W.,Socher,R.,Li,L.J.,Li,K.,&Fei-Fei,L.(2009).Imagenet:Alarge-scalehierarchicalimagedatabase.InCVPR.
2.Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems.
3.Lin,T.Y.,Goyal,P.,Girshick,R.,He,K.,&Dollár,P.(2017).Focallossfordenseobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision.
4.Wang,L.,Qiao,Y.,&Tang,X.(2016).Actionrecognitionwithtrajectory-pooleddeep-convolutionaldescriptors.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.
6.Pan,S.J.,&Yang,Q.(2010).Asurveyontransferlearning.IEEETransactionsonknowledgeanddataengineering.
7.Zhang,X.,Zhou,X.,Lin,M.,&Sun,J.(2017)