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文档简介

风光经典场景集的生成方法及应用开题报告一、选题背景及意义随着计算机视觉技术的不断发展及深度学习的研究进展，越来越多的计算机视觉应用涌现，其中一类非常重要的应用就是图像场景识别。而在图像场景识别中，场景分类一直是一个非常重要的研究方向。而场景分类中，经典场景分类（风光经典场景）具有诸多优势：（1）数据量大，适合训练深度学习模型；（2）场景相对固定，提高了场景分类的准确率；（3）应用范围广泛，如城市规划、商业分析、自动驾驶等。因此，我打算选择风光经典场景集生成方法及应用作为我的毕业论文题目。二、研究思路及方法1.研究目标生成一个高质量的风光经典场景集，用于深度学习模型的训练和场景分类任务的应用。2.研究内容（1）数据集的收集和整理：从互联网上收集风光经典场景的图像数据集，并进行数据清洗。（2）数据集的标注和分类：使用已有的场景分类标准，对数据集进行标注和分类。（3）训练深度学习模型：使用已有的经典模型和训练方法对生成的场景集进行训练。（4）模型准确性测试：使用已有的评估指标对训练好的模型进行测试，并与已有的场景分类模型进行比较。（5）应用场景：将训练好的模型应用到实际场景分类任务中，并进行测试。3.研究方法（1）数据集的收集和整理：采用类似爬虫的方法，从互联网上收集风光经典场景的图片。（2）数据集的标注和分类：使用已有的场景分类标准，采用人工标注的方法，对数据集进行分类。（3）训练深度学习模型：使用开源深度学习框架，如TensorFlow、Keras等，采用经典的深度学习模型和训练方法进行模型训练。（4）模型准确性测试：采用已有的评估指标，如准确率、召回率、f1-score等，对训练好的模型进行测试，并与已有的场景分类模型进行比较。（5）应用场景：将训练好的模型应用到实际场景分类任务中，并进行测试。4.研究预期结果最终预期结果为生成一个高质量的风光经典场景集，并使用深度学习模型进行训练和场景分类任务的应用，实现高准确率的场景分类。三、可行性分析1.数据收集和整理：现在已经有很多的经典场景图片被发布到互联网上，使用爬虫算法可以收集到较大量的数据。2.数据标注和分类：使用已有的场景分类标准进行标注和分类，采用人工标注的方式可以减少误差。3.训练深度学习模型：使用经典的深度学习模型和训练方法进行模型训练，这些方法已经被广泛研究和应用。4.模型准确性测试：现有的评估指标已经被广泛应用，可以准确地测试模型的准确率，并进行比较。

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