全文总字数：1225字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
本次毕业设计的主要内容是学习并熟练运用移动端深度学习平台TensorFlow Lite和Android软件设计的相关知识，研究少样本图像分类的方法并实现一款少样本图像分类APP，实现如下功能：（1）运用元学习或其它深度学习理论知识，设计一种能在样本数量较少的条件下进行图像分类的方法；（2）将该方法在TensorFlow Lite平台下实现，并在此基础上开发一款图像分类Android APP；（3）该APP能够在Android手机上正常运行，且拥有良好的用户操作界面。
此外，进行相关中外文献的检索和翻译。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关参考文献资料（其中，近5年外文文献不少于3篇)。2、完成开题报告等规定的毕业设计文档。
3、熟练掌握TensorFlow Lite和Android软件设计的开发过程，完成少样本图像分类APP的设计。
4、撰写不少于12000字的毕业论文并完成答辩的相关工作。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-3周：查阅相关中、英文文献资料，确定设计方案，完成开题报告；第4-5周：完成论文开题工作，完成不少于2万字符的英文翻译任务；
第6-12周：完成少样本图像分类APP的设计与调试，并撰写论文初稿；
第13-15周：修改完善毕业论文；
4. 主要参考文献
[1] Sun X, Nasrabadi N M, Tran T D. Supervised Deep Sparse Coding Networks for Image Classification[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 29: 405-418.[2] Enguehard J, O’Halloran P, Gholipour A. Semi-supervised learning with deep embedded clustering for image classification and segmentation[J]. IEEE Access, 2019, 7: 11093-11104.
[3] 苏赋,吕沁,罗仁泽. 基于深度学习的图像分类研究综述[J].电信科学,2019,35(11):58-74.
[4] 郑欣悦. 基于深度学习的少样本图像分类方法[D]. 北京：中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2019.
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