1. 本选题研究的目的及意义
图像语义分割作为计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别，从而实现对图像内容的理解和识别。
近年来，深度卷积神经网络凭借其强大的特征提取和表达能力，在图像语义分割领域取得了突破性进展，引起了学术界和工业界的广泛关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像语义分割是计算机视觉领域的基础性问题，近年来随着深度学习的发展，取得了显著的进展。
现对国内外研究现状综述如下：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.深入研究和分析现有的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法，比较不同网络结构、损失函数和优化策略的优缺点，为模型选择和改进提供参考。
2.针对现有方法的不足，探索和改进网络结构和训练策略，以提高模型的分割精度和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研阶段:对国内外相关文献进行全面系统的调研，深入了解图像语义分割和深度卷积神经网络领域的最新研究进展，以及现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.模型设计与实现阶段:基于现有的深度卷积神经网络模型，设计和实现适用于图像语义分割任务的网络结构。
探索不同的编码器-解码器结构、注意力机制和多尺度特征融合方法，以构建高效、准确的语义分割模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点预期体现在以下几个方面:
1.高效的网络结构设计:探索新的编码器-解码器结构、注意力机制和多尺度特征融合方法，构建更加高效、准确的语义分割模型，以提升模型对图像细节信息的捕捉能力，并在保证分割精度的同时降低计算复杂度。
2.鲁棒的损失函数和优化策略:研究新的损失函数和优化策略，以解决类别不平衡、边界模糊等问题，提高模型的分割精度和鲁棒性，提升模型在复杂场景下的适应能力。
3.轻量化模型设计:探索模型压缩、剪枝和量化等方法，在保证模型性能的前提下，降低模型的计算量和参数量，研究基于移动设备等资源受限平台的模型设计，以满足实时性要求，扩展模型的应用场景。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.郭凯,段艳丽,李阳,等.基于深度卷积神经网络的图像语义分割综述[J].计算机科学,2021,48(12):38-47.
2.刘洋,郭雷,王鹏,等.融合多尺度特征的深度卷积神经网络图像语义分割方法[J].计算机应用,2022,42(03):879-886.
3.李华,王春晓,李玺,等.基于深度卷积神经网络的遥感图像语义分割[J].测绘科学,2021,46(11):104-112,131.
