科研項目子任務描述

科研項目的子任務是研究如何將機器學習算法應用于圖像識別和目標檢測任務。我們的團隊正在開發(fā)一種新的深度學習框架，該框架可以用于訓練和部署圖像識別和目標檢測算法。

我們的研究重點是將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)與圖像特征提取器相結合，以獲得更好的檢測和識別性能。我們正在探索使用預訓練的CNN模型作為特征提取器，或者使用我們自訓練的模型。我們還考慮使用多任務學習的方法來提高算法的性能，從而提高識別和檢測的準確性。

我們的研究將涉及多個方面，包括數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)預處理，模型訓練和模型部署。我們將使用多種數(shù)據(jù)集來訓練和測試我們的模型，包括公共數(shù)據(jù)集和定制數(shù)據(jù)集。我們還計劃評估不同的方法，以比較它們的性能和效率。

我們的研究將標志著我們在圖像識別和目標檢測領域的一項重要進展。我們相信，我們的新框架和多任務學習方法將在未來的工作中發(fā)揮重要作用，并為圖像識別和目標檢測領域帶來革命性的變革。