全文总字数：1372字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
- 学习并掌握Python编程；
- 学习深度学习及细粒度图像图像分类算法原理；
- 基于python实现图像细粒度分类。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
- 编写程序实现细粒度图像分类算法；
- 撰写格式必须规范；
- 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)；
- 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；
- 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；
- 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
- X. Liu, T. Xia, J. Wang, Y. Q. Lin. Fully convolutional attention localization networks: Efficient attention localization for fine-grained recognition. arXiv:1603.06765, 2016
- Xiao T, Xu Y, Yang K, et al. The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for fine-grained image classification[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015: 842-850.
- B. Zhao, X. Wu, J. S. Feng, Q. Peng, S. C. Yan. Diversified visual attention networks for fine-grained object classification. arXiv:1606.08572, 2016.
- Lin T Y, RoyChowdhury A, Maji S. Bilinear cnn models for fine-grained visual recognition[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015: 1449-1457.
- Yang Z, Luo T, Wang D, et al. Learning to navigate for fine-grained classification[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018: 420-435.
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