博士在读计划书
一、研究背景
随着社会的快速发展，人工智能作为一项新兴技术，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，在众多的人工智能应用中，计算机视觉领域的研究仍具有很大的潜力。在此背景下，我们提出了一个研究计划，旨在通过深度学习技术对计算机视觉领域进行深入研究，为人工智能的发展贡献自己的力量。
二、研究目的
本研究旨在通过构建一个基于深度学习的计算机视觉系统，实现对图像中目标物体的检测、跟踪和识别。具体而言，我们将利用深度卷积神经网络（CNN）进行图像预处理，然后通过循环神经网络（RNN）对图像信息进行建模，从而实现对目标物体的检测。同时，我们将利用现有的数据集对模型进行训练，以提高模型的准确率和稳定性。
三、研究内容

1. 数据集构建：我们将从一些公开的数据集（如MNIST、CIFAR-10等）中选择适当的图片进行数据集构建，确保模型的泛化能力。
2. 模型设计：我们将采用卷积神经网络（CNN）作为模型的主要结构，利用循环神经网络（RNN）对图像信息进行建模，以提高模型的处理能力。
3. 损失函数与优化器：我们将根据实际需求选择合适的损失函数与优化器，对模型进行优化。
4. 模型训练与测试：我们将利用现有的数据集对模型进行训练，通过交叉验证等方法评估模型的准确率和稳定性，以不断完善模型。
四、预期成果

1. 实现基于深度学习的计算机视觉系统，实现对图像中目标物体的检测、跟踪和识别。
2. 提高模型的准确率和稳定性，为人工智能的发展贡献自己的力量。
通过以上研究，我们期望能够构建出一个高效、可靠的计算机视觉系统，为各个领域的发展提供有力支持。