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基于显著性增强和偏置修正的小样本图像分类研究的任务书
任务书
一、研究背景
在图像分类领域，小样本图像分类一直是一个难点。相比于大样本图像分类，小样本图片的样本数量较少，很容易造成过拟合和欠拟合的问题。因此，如何利用有效算法实现对小样本图像分类的精准识别一直是该领域的研究方向之一。针对这一情况，已经有很多研究者提出了不同的处理方法，但是由于存在多样性的图像样本，许多算法性能不稳定。因此，需要研究一种高效且性能稳定的小样本图像分类算法。
二、研究目的
本课题旨在通过对小样本图像分类算法进行改进，提高其性能与稳定性。具体目的如下：
1.探究小样本图像分类算法的瓶颈问题，提出一种有效的解决方案。
2.设计一种基于显著性增强和偏置修正的小样本图像分类算法，验证其性能与稳定性。
三、研究内容
1.小样本图像分类问题的调研与分析。对小样本图像分类的基本概念、特点和重要性进行分析，总结小样本图像分类算法中存在的问题以及相关研究成果，为接下来算法改进打下基础。
2.显著性增强技术的研究与优化。显著性增强能够提高图片中有用特征的提取能力，弱化图片中无关紧要的部分，提升算法性能。本课题将探究不同的显著性增强技术及其优化。
3.偏置修正方法的研究与实现。针对小样本图像分类算法中经常出现的偏置问题，本课题将研究并设计一种偏置修正算法，以提高算法的性能与稳定性。
4.小样本图像分类算法改进与实现。本课题将基于前两项内容，设计出一种基于显著性增强和偏置修正的小样本图像分类算法，并实现其完整代码。
5.数据集的筛选和分类。在算法实现后，本课题将选用合适的数据集对算法性能进行验证，同时需要将数据集进行分类处理，以验证算法在不同场景下的适应性。
6.实验结果的分析与总结。对算法进行实验验证，并分析实验结果，总结出算法的特点、优点以及不足之处。
四、研究方案
1.文献调研阶段：通过在学术数据库和网络搜索引擎中检索，总结小样本图像分类的基本概念、特点和重要性。研究现有的小样本图像分类算法及其优缺点，探究小样本图像分类算法存在的瓶颈问题。
2.算法设计阶段：设计基于显著性增强和偏置修正的小样本图像分类算法，并对算法进行实现。对算法进行调试，优化算法参数。
3.实验测试阶段：选定或构造符合题意的图像数据集，并对算法进行测试。并进行实验结果的分析与总结。
五、研究完成目标
本课题通过在小样本图像分类领域的研究，提出了一种基于显著性增强和偏置修正的小样本图像分类算法，并对算法的性能和稳定性进行验证。本研究成果对小样本图像分类算法的优化和提升有一定的参考价值。
六、研究时间计划
2022/09-2022/10：文献调研阶段
2022/11-2023/02：算法设计及实现阶段
2023/03-2023/06：实验测试阶段
2023/07-2023/08：论文写作阶段
七、参考文献
1.WangY,SunY,LiuZ,etal.Low-shotlearning:Concepts,methods,andchallenges[J].IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2021,PP(99):1-19.
2.SantiagoJR,Maldonado-VillamilT,DeZutterD,etal.AFeature-SplittingApproachforSmall-SampleSatelliteImageClassification[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2021,PP(99):1-16.
3.ZhangY,GongJ,HuangK,etal.Amulti-modaldeeplearningapproachforfew-shotimageclassification[J].PatternRecognitionLetters,2022,150:80-86.
4.SunH,LiJ,LiZ,etal.Boostingfew-shotclassificationbyapplyingBias-FreeConvolutionalNeuralNetwork[J].PatternRecognition,2021,115:107919.