导读尊敬的各位老师、评委：大家好！今天非常荣幸能够站在这里，向各位汇报我的毕业论文《基于深度学习的图像语义分割技术研究与应用》。本篇论...
尊敬的各位老师、评委：
大家好！今天非常荣幸能够站在这里，向各位汇报我的毕业论文《基于深度学习的图像语义分割技术研究与应用》。本篇论文旨在探索深度学习在图像语义分割领域的最新进展，并结合实际应用场景提出了一种创新性的解决方案。
首先，在研究背景部分，我详细阐述了图像语义分割的重要性及其在自动驾驶、医疗影像分析等领域的广泛应用前景。随着人工智能技术的发展，传统的图像处理方法已难以满足复杂场景下的高精度需求，而深度学习因其强大的特征提取能力成为解决这一问题的关键手段。
接下来，在理论框架构建方面，我深入剖析了卷积神经网络（CNN）、全卷积网络（FCN）以及近年来兴起的U-Net等经典模型的工作原理，并对其优缺点进行了对比分析。在此基础上，针对现有模型存在的问题，如小目标检测困难、边缘定位不准确等问题，提出了改进策略——引入注意力机制来增强模型对关键区域的关注度，并优化损失函数以提高分割边界的精确性。
实验验证环节中，我们利用公开数据集Cityscapes进行了全面测试，结果显示所提算法在mIoU指标上取得了显著提升。此外，还通过对比分析证明了该方法在处理多类别混合场景时具有更强的鲁棒性和泛化能力。
最后，结合实际案例展示了研究成果的应用价值。例如，在智能交通系统中，通过部署此算法可以有效识别行人、车辆等重要元素，为决策提供可靠依据；而在医学领域，则有助于医生快速定位病灶位置，辅助诊断。
总之，本课题不仅深化了我对深度学习的理解，也让我认识到科研工作需要不断探索未知、勇于创新的精神。感谢所有指导老师给予的帮助和支持，希望未来能继续在这个充满挑战与机遇的领域里有所作为！
谢谢大家！