【基于人工智能环境下的小样本图像分类算法研究开题报告（含提纲）2400字】

毕业论文（设计）题目基于人工智能环境下的小样本图像分类算法研究题目类型题目来源院（系）专业指导教师职称姓名年级学号一、立题依据(国内外研究进展或选题背景、研究意义等)1.研究背景作为颠复性技术，人工智能正在推动传统产业转型，引领新兴产业发展。工业创新深刻改变了人类的生产和生活方式，对经济和社会发展产生了巨大影响。世界各国都高度重视人工智能技术的发展，中国在“十四五规划”中，新一代人工智能技术被认为是加快科技发展、产业优化升级的动力，生产力全面提升背后的驱动力。在大数据时代，人工智能领域已成成为了众多学者主要研究的方向。在传统的计算机工作中，需要对大量样品进行标记。当样品不足时，模型性能会严重下降，从而影响平衡问题。事实上，建立一个标准数据集需要大量的人力和物力资源，并非所有任务都能获得大量的带标签样本。解决这个问题的一种方法是将图像分类任务的研究工作集中在小样本学习技术上。在一些特殊行业和领域，很难获得大量数据。例如，在医学领域，所有病理图像都是从病例中产生的。因为收集这样的图像涉及患者的隐私，所以我们很难从病理图像中获得大量信息，少量图像不足以帮助机器分析病理图像。尽管人工智能技术展现出强大的能力，但让机器学会像人一样完成任务之前，还需要做的事情之一，就是让机器从很少的数据中快速归纳出正在执行的任务。人类能够在获取少量数据的情况下，对数据进行分类和识别，并且具有快速理解新的概念并将其泛化的能力。例如，基于对物体的识别能力，人类很容易从大量的照片中辨认出某个陌生人；人类一开始只认识猫，不认识老虎，但他只看了一眼老虎的照片，当某天去动物园的时候，就很容易分辨出老虎，而不会将其当做猫。当然，机器也可以做到几乎和人类一样媲美的程度，不同的是，机器需要依赖于大量的数据。这也是目前拥有人工智能的机器和人类在学习方面之间的一个主要差距。2.研究意义小样本学习图像分类算法的应用除了有助于减轻收集大型数据集的负担外，应用小样本学习图像分类算法也可以被用来测试真实的人工智能。前者解决了现实生活中遇到的更多问题。许多领域的服务都是由于人工智能技术的普及和发展，例如在计算机领域，人工智能技术已经解决了许多困难的问题。在医疗领域，在计算机科学领域，人工智能技术已经解决了其中许多的难题。在金融领域，银行利用人工智能技术来协助金融资产的投资与管理。在医学领域，人工智能技术可以用来辅助临床诊断并进行相关决策。在涉及到重工业领域，机器人已经普遍被用于替代人类完成一些危险的工作。因此，研究小样本图像分类算法对涉及我们生活各个方面的技术问题是有益的，且对于人工智能技术的发展和普及也有着重要的意义。研究的主要内容及预期目标1.绪论1.1研究目的1.2研究意义1.3研究综述2.小样本图像分类技术概述2.1小样本图像分类的流程2.2小样本图像分类算法理论基础2.2.1神经网络2.2.2残差网络3.小样本图像分类算法3.1小样本图像分类的原型网络3.1.1原型网络的整体结构3.1.2原型网络的特征提取网络3.1.3原型网络的分类策略与训练策略3.2小样本图像分类的关系网络3.2.1关系网络的整体结构3.2.2关系网络的分类与训练策略3.2.3关系网络的网络结构4.结论本论文主要分四大部分，第一部分为绪论内容，主要针对课题的研究介绍，如：研究目的、研究意义、研究综述等。随后是论文的第二部分，主要是对理论的综述，如小样本图像分类的流程、小样本分类算法的理论基础。之后则是论文的第三部分结构，小样本图像分类算分的介绍，分别分析了小样本图像分类算法中的原型网络构建，以及小样本图像分类的关系网络构建。最后则是论文的结论部分。通过合理的安排，结合现有的资料，在指导老师的帮助下，完成本课题的研究。三、研究方案（思路）笔者以人工智能领域为研究切口，随后在此基础上，再对研究内容进行细化，定位到人工智能领域中的小样本学习技术方向，之后再次精细化研究内容，将本次课题研究引入到小样本图像分类算法上，进而避免研究课题泛泛而谈的问题，同时也使得研究课题由面到点，逐步细化。四、论文进度安排2021年12月1日----2022年1月31日：查阅资料、确定选题2022年2月1日----2021年2月28日：下达任务书、开题报告2022年3月1日----2022年3月20日：完成任务书、开题报告2022年3月21日----2022年4月1日：教师审阅开题报告，完成开题2022年4月2日----2022年4月15日：撰写毕业论文2022年4月16日----2022年5月5日：指导教师评阅、评阅老师评阅2022年5月6日----2022年5月15日：完善毕业论文、准备毕业答辩五、主要参考文献VinyalsO,BlundellC,LillicrapT,KavukcuogluK,WierstraD.Matchingnetworksforoneshotlearning[C].In:AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2016:3637-3645.TriantafillouE,ZemelR,UrtasunR.Few-shotlearningthroughaninformationretrievallens[C].In:AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2017:2256-2266.BertinettoL,HenriquesJ,ValmadreJ,TorrP,VedaldiA.Learningfeed-forwardone-shotlearners[C].In:AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2016:523-531.PfisterT,CharlesJ,ZissermanA.Domain-adaptivediscriminativeone-shotlearningofgestures[C].In:EuropeanConferenceonComputerVision.2014:814–829.DongX,ZhuL,ZhangD,YangY,WuF.FastParameterAdaptationforFew-shotImageCaptioningandVisualQuestionAnswering[C].In:Proceedingsofthe26thACMinternationalconferenceonmultimedia.2018:54-62.YanW,YapJ,MoriW.Multi-TaskTransferMethodstoImproveOne-ShotLearningforMultimediaEventDetection[C].In:BritishMachineVisionConference.Citeseer.2015.]BrockA,LimT,RitchieJ,WestonM.SMASH:One-ShotModelArchitectureSearchthroughHyperNetworks[C].In:InternationalConferenceonLearningRepresentations.2018.Altae-TranH,RamsundarB,PappuA,PandeV.LowDataDrugDiscoverywithOne-ShotLearning[J].In:ACScentralscience.2017,3(4):283-293.KaiserL,NachumO,RoyA,BengioS.Learningtorememberrareevents[C].In:InternationalConferenceonLearningRepresentations.2017.VartakM,ThiagarajanA,MirandaC,BratmanJ,LarochelleH.Ameta-learningperspectiveoncold-startrecommendationsforitems[C].In:AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2017:6905-6915.MunkhdalaiT,YuH.Metanetworks[C].In:Internationalconferenceonmachinelearning.2017:345-355.MunkhdalaiT,YuanX,MehriS,TrischlerA.Rapidadaptationwithconditionallyshiftedneurons[C].In:InternationalConferenceonMachineLearning.2018:5898-5909.RaviS,LarochelleH.Optimizationasamodelforfew-shotlearning[C].In:InternationalConferenceonLearningRepresentations.2017.FinnC,AbbeelP,LevineS.Model-agnosticmeta-learningforfastadaptationofdeepnetworks[C].In:InternationalConferenceonMachineLearning.2017:1856-1868.RusuA,RaoD,SygnowskiJ,VinyalsO,PascanuR,OsinderoS,Hadsell,R.Meta-learningwithlatentembeddingoptimization[C].In:InternationalConferenceonLearningRepresentations.2019.LeeY,ChoiS.Gradient-basedmeta-learningwithlearnedlayerwisemetricandsubspace.[C].In:InternationalConferenceonMachineLearning.2018:4574-4586.FranceschiL,FrasconiP,SalzoS,GrazziR,PontilM.BilevelProgrammingforHyperparameterOptimizationandMeta-Learning[C].In:InternationalConferenceonMachineLearning.2018:2537-2548.SnellJ,SwerskyK,ZemelR.Prototypicalnetworksforfew-shotlearning[C].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.2017:4078-4088.SungF,YangY,ZhangL,XiangT,TorrP,HospedalesT.LearningtoCompare:RelationNetworkforFew-ShotLearning[C].In:ProceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:1199-1208.LiuY,LeeJ,ParkM,KimS,YangE,HwangS,Yang,Y.Learningtopropagatelabels:Transductivepropagationnetworkforfew-shotlearning[C].In:InternationalConferenceonLearningRepresentations.2019.OreshkinB,RodríguezLópezP,LacosteA.Tadam:Taskdependentadaptivemetricforimprovedfew-shotlearning[C].In:NeuralI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