毕业设计中期研究报告的阶段性进展分析

指导教师：

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报告日期： 2024年5月20日

一、 已完成工作内容

1. 选题确定与文献调研阶段：已完成课题《基于深度学习的图像分类算法在XX场景中的应用研究》的最终确认。通过中国知网、IEEE Xplore等数据库，系统检索并阅读了中外文献四十余篇，重点分析了卷积神经网络（CNN）、Vision Transformer等主流模型的发展脉络与技术特点，完成了文献综述部分的初稿撰写。

2. 开题报告与方案设计阶段：已于2023年12月通过开题答辩。根据开题评审意见，进一步细化了技术方案，明确了以改进的ResNet模型为核心，在公开数据集CIFAR-10上进行基准测试，并在自建的XX场景图像数据集上进行验证与优化的技术路线。完成了实验环境的搭建，包括PyTorch深度学习框架、CUDA驱动及必要Python库的安装与配置。

3. 实验数据准备与预处理阶段：已完成CIFAR-10标准数据集的下载与划分。针对XX特定场景，通过公开渠道爬取与部分实地采集相结合的方式，初步收集了约3000张原始图像样本，并完成了初步的清洗、去重工作。制定了数据增强方案（包括随机翻转、旋转、色彩抖动等），以扩充数据集规模，提升模型泛化能力。

4. 模型初步实现与基准测试阶段：已完成ResNet-34模型的基线代码复现与跑通。在CIFAR-10数据集上进行了初步训练与测试，当前模型准确率约为85%，达到了预期中期基准目标。对训练过程中的损失函数下降曲线与准确率变化进行了记录与分析，为后续调优奠定了基础。

二、 目前存在的问题与解决方案

1. 问题一：自建数据集规模仍显不足，且部分类别样本存在数量不均衡现象，可能影响模型最终性能。

解决方案：计划在后续一个月内，继续通过多种渠道补充采集图像样本，目标扩充至5000张以上。拟采用过采样（如SMOTE算法变体）或调整类别权重的方法缓解数据不均衡问题。

2. 问题二：当前模型在CIFAR-10上的表现仍有提升空间，且针对XX场景的迁移学习尚未开始。

解决方案：下一步将系统进行超参数调优（如学习率、批处理大小、优化器选择）。计划引入注意力机制等轻量化模块对基础模型进行微调，随后将预训练模型迁移至自建场景数据集上进行针对性训练与验证。

3. 问题三：毕业设计论文的绪论、相关工作章节虽已完成初稿，但实验设计与结果分析部分尚为空缺。

解决方案：严格按照论文大纲推进写作。在后续实验过程中，将同步记录详细实验步骤、参数设置与结果数据，确保论文写作与实验进展同步。

三、 下一步工作计划与时间安排

1. 2024年5月21日

2. 2024年6月11日

3. 2024年6月26日

4. 2024年7月6日

四、 指导教师意见

（此部分由教师填写）

指导教师签字：

年 月 日