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图像分割的改进CV模型及其应用的开题报告一、研究背景和意义如今，计算机视觉（ComputerVision,CV）的目标检测、图像分类等诸多技术在各行业中被广泛应用，其中图像分割技术是其中的一项重要技术。图像分割是将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，且每个区域的像素具有一定的相似性。通过图像分割，可以实现对图像中不同目标的精准划分。目前，深度学习已经成为了图像分割中应用最为广泛的方法。但是，在一些特殊情况下，传统的深度学习模型的图像分割准确度并不理想，例如存在多个目标且目标大小不规则、目标接触或重叠等情况时。因此，如何改进已有的深度学习模型，提高图像分割的准确度成为了当前研究的重点之一。二、研究内容本文将探讨针对上述问题的改进深度学习模型，提高图像分割的准确度。具体研究内容包括以下几方面：1.针对多目标不规则大小问题，探索改进U-Net网络的模型，提高图像的分割准确度。2.针对目标接触或重叠问题，探索改进MaskR-CNN网络的模型，提高图像的分割准确度。3.探索将改进后的深度学习模型应用于实际场景中的图像分割任务，例如医学图像的分割、自动驾驶场景中的车辆和行人分割等。三、研究方法本文将主要使用深度学习技术进行图像分割研究，其中涉及到的深度学习模型主要有U-Net网络和MaskR-CNN网络。本文将首先对这两个网络进行详细的介绍，然后进行改进，最后将改进后的模型应用于实际场景中进行实验验证。四、预期结果通过本文的研究，期望可以得到以下预期结果：1.改进后的U-Net网络能够提高多目标不规则大小图像分割的准确度。2.改进后的MaskR-CNN网络能够提高目标接触或重叠的图像分割的准确度。3.将改进后的深度学习模型应用于实际场景中的图像分割任务，取得良好的分割效果。五、进度安排本文的进度安排如下：1.第一周：确定研究题目，撰写开题报告。2.第二周：学习深度学习相关知识，对U-Net和MaskR-CNN网络进行研究和了解。3.第三周至第五周：对U-Net网络进行改进，提高多目标不规则大小图像分割的准确度。4.第六周至第八周：对MaskR-CNN网络进行改进，提高目标接触或重叠的图像分割的准确度。5.第九周至第十周：将改进后的深度学习模型应用于实际场景中的图像分割任务，进行实验验证。6.第十一周至第十二周：总结研究成果，准备毕业论文答辩。六、参考文献[1]RonnebergerO,FischerP,BroxT.U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation[J].arXiv:1505.04597v1[cs.CV],2015.[2]HeK,GkioxariG,DollárP,etal.MaskR-CNN[C]//Proceedings

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