基于CNN边缘检测算法及实现任务书

 2021-12-22 21:20:17

全文总字数：1307字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 学习并掌握Python编程；
  2. 学习深度学习及图像边缘检测算法原理；
  3. 基于python实现基于CNN的边缘检测。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

  1. 编写程序实现基于CNN的边缘检测；
  2. 撰写格式必须规范；
  3. 阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
  4. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；
  5. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；
  6. 正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

  • 第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
  • 第4周—第5周 论文开题；
  • 第6周—第12周 撰写论文初稿；
  • 第12周—第15周 修改论文；
  • 第16周 论文答辩

4. 主要参考文献

  1. Xie S, Tu Z. Holistically-nested edge detection[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 1395-1403.
  2. Soria X, Riba E, Sappa A D. Dense Extreme Inception Network: Towards a Robust CNN Model for Edge Detection[J]. arXiv preprint arXiv:1909.01955, 2019.
  3. Mély, David A, Kim J , Mcgill M , et al. A systematic comparison between visual cues for boundary detection[J]. Vision Research, 2016, 120:93-107.
  4. Shen W, Wang X, Wang Y, et al. Deepcontour: A deep convolutional feature learned by positive-sharing loss for contour detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015: 3982-3991.
  5. He J, Zhang S, Yang M, et al. Bi-Directional Cascade Network for Perceptual Edge Detection[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 3828-3837.

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