1. 本选题研究的目的及意义
图像理解作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在使计算机能够像人一样“看懂”图像，识别图像中的物体、场景和关系，并进行高层次的语义理解。
近年来，深度学习的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）的发展，极大地推动了图像理解技术的发展。
然而，传统的CNN模型通常只关注图像的全局特征，缺乏对图像局部细节和不同层次语义信息的有效捕捉，限制了图像理解的性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像理解作为计算机视觉的核心研究领域之一，近年来取得了显著的进展。
深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地推动了图像理解技术的发展。
然而，传统的CNN模型在处理复杂场景、多尺度目标以及需要精细语义理解的任务时仍面临挑战。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.多层次注意力机制研究深入研究现有的注意力机制，例如空间注意力机制、通道注意力机制等，分析其优缺点。
探索构建多层次注意力网络的有效方法，例如，可以采用级联的方式堆叠多个注意力层，或者采用并行的方式构建不同尺度的注意力网络。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:首先，对图像理解、注意力机制、多层次注意力机制等相关领域的文献进行全面系统的调研，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题。
重点关注现有的注意力机制模型、多层次注意力网络构建方法以及相关模型在图像理解任务中的应用。
2.模型设计与实现:在充分调研的基础上，设计融合多层次注意力机制的图像理解模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多层次注意力机制的创新性应用:将多层次注意力机制应用于图像理解任务，通过构建多层次的注意力网络，捕捉不同尺度、不同抽象程度的特征信息，提高模型对图像内容的理解能力，这是以往研究中较少涉及的。
2.图像理解模型架构的创新性设计:为了更好地融合多层次注意力机制，本研究将探索新的图像理解模型架构，例如将多层次注意力机制嵌入到CNN模型的不同层级中，或者构建独立的注意力模块，以实现对图像全局信息和局部细节的有效融合。
3.实验验证与分析的深入性:本研究将在公开数据集上进行充分的实验，对比分析不同模型的性能，评估所提方法的有效性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.孙晓莹,金连文,李晓雪,等.融合视觉注意力机制的图像描述生成模型[J].计算机应用,2021,41(11):3297-3304.
2.黄芷俊,徐常胜,张大坤,等.融合注意力机制的图像描述生成模型[J].计算机科学,2021,48(11):148-154.
3.刘洋,王士刚,刘颖,等.基于深度学习的图像语义分割综述[J].软件学报,2020,31(02):305-329.
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