毕业设计中期进展报告
在毕业设计的中期阶段，我深感时间紧迫且任务艰巨。目前，我的项目主要围绕“基于深度学习的图像识别系统”展开研究与开发。经过近半年的努力，我已经完成了系统的初步架构搭建，并对关键技术进行了深入探索。
首先，在技术选型方面，我选择了Python作为主要开发语言，并结合TensorFlow框架来构建模型。这一选择不仅因为Python具有丰富的库支持，还因为它在机器学习领域有着广泛的应用基础。同时，TensorFlow以其强大的灵活性和扩展性成为实现复杂算法的理想平台。
其次，在数据准备阶段，我收集并整理了大量高质量的图像样本，这些样本涵盖了多个类别，确保了训练集的多样性和代表性。通过数据增强技术，如旋转、缩放和平移等操作，进一步丰富了数据量，提高了模型的泛化能力。
接下来是模型的设计与训练过程。我采用了卷积神经网络（CNN）作为核心结构，这是一种非常适合处理图像分类任务的经典模型。在具体实现中，我参考了VGGNet、ResNet等多种先进架构的特点，最终确定了一种适合本项目的混合型网络结构。该结构既保留了深层网络的优势，又避免了梯度消失问题。此外，我还引入了Dropout正则化方法，有效降低了过拟合的风险。
截至目前，模型已经完成了多次迭代优化，准确率稳步提升。为了验证模型的实际效果，我还设计了一系列测试用例，包括不同光照条件下的图片以及模糊程度较高的图像。结果显示，模型在这些极端情况下依然能够保持较高的识别精度。
当然，整个过程中也遇到了不少挑战。例如，如何平衡模型复杂度与计算效率之间的关系就是一个需要反复权衡的问题。为此，我查阅了大量的文献资料，并与导师进行了多次讨论，逐步找到了解决方案。
展望未来，我计划继续完善现有功能，增加更多实用特性，比如多标签分类、实时检测等。同时，还将加强与其他团队成员的合作，共同推进项目的整体进度。我相信，只要坚持不懈地努力下去，就一定能够顺利完成毕业设计，交出一份满意的答卷！