基於神經網路的畢設題目 我的畢設 慢是為了更快

2021-10-13 22:53:12 字數 1054 閱讀 6743

畢設和以往的課程學習是有很大不同,需要自己理清整個課題的思路,自己制定整個框架,自己編寫程式實現等。在這個過程中,我們需要從海量的參考文獻中找到有用的部分。發現和解決課題實施方案**現的各種各樣的問題,大到框架的合理性,小到軟體安裝。忍受各種各樣意想不到的「摧殘」,一次次的潰敗後,重整旗鼓。

我的畢設題目是基於深度神經網路的目標跟蹤演算法研究。框架的制定,對演算法來說尤為重要。制定前一定要全面地了解相關領域,不求理解每種演算法,只對每種演算法效能優劣有所認識,一定要搞清楚主流的演算法有哪些。看部落格或技術論壇,可以快速「掃瞄」課題相關研究領域的發展狀況。然後,選擇一種自己認為可行的,進行後續的工作。在選定的方法上,進行深入學習和理解,最後完成程式的編寫與測試。

由於畢業設計的時間跨度較大,遭遇的問題多,很容易浮躁求快。這將導致問題越積越多,尋找所謂的「捷徑」不成後,仍需回頭一步步地解決和完成手中的事。本次畢設工作的順利完成,使我更深刻地體會到:慢才是快!

「磕鹽」根本就沒有平坦的路,該走的彎路一步也少不了。

最後,特別感謝李美惠學姐在演算法框架上的指導,還要感謝廖龍學長在程式排錯上的幫助,感謝實驗室所有老師和同學的支援和幫助。

作者簡介

秦飛義,男,電子科技大學資訊與通訊工程學院「通訊工程」專業本科生,曾獲得四川省大學生數學競賽省級一等獎,校級優秀畢業生等。畢設題目為:基於深度神經網路的目標跟蹤演算法研究。2023年作為推免生,進入本校資訊與通訊工程學院成像探測與智慧型感知(idip)實驗室攻讀碩士研究生。

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