毕业论文的摘要英文翻译
摘要：
本文介绍了一种基于深度学习的图像分割方法。该方法通过使用卷积神经网络(CNN)对图像进行分割，并提出了一种新的训练策略来提高其性能。我们进行了实验，结果表明，该方法在图像分割任务中具有较好的表现，并且具有较好的可扩展性和泛化能力。
关键词：深度学习，图像分割，卷积神经网络，训练策略
引言：
图像分割是将图像中的像素分配给不同的类别或区域的过程。这对于计算机视觉领域中的许多任务非常重要，例如目标检测、图像识别和图像分割。近年来，深度学习技术的快速发展为图像分割带来了新的机遇和挑战。
传统的图像分割方法通常基于规则或手动分割，这些方法虽然可以对某些任务取得很好的结果，但是在处理复杂、不规则或高分辨率图像时，效果往往较差。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像分割方法逐渐成为主流。
卷积神经网络(CNN)是深度学习技术中最为经典的模型之一，它可以通过学习大量数据中的模式来进行分类和分割。然而，训练CNN需要大量的计算资源和时间，因此对于小数据集和实时任务，传统的训练策略往往无法满足要求。
本文提出了一种新的训练策略，该策略利用高斯混合模型(GMM)对数据进行预处理，从而提高了CNN的训练效率和性能。我们进行了实验，结果表明，该训练策略可以有效地提高CNN的性能，并且具有较好的可扩展性和泛化能力。
方法：
我们采用了基于深度学习的图像分割方法，该方法使用CNN对图像进行分割。我们首先对图像进行了预处理，包括图像缩放、裁剪和数据增强等步骤。然后，我们使用CNN对图像进行训练，并使用交叉熵损失函数和随机梯度下降算法(SGD)进行训练。最后，我们使用GMM对训练数据进行后处理，从而提高了CNN的训练效率和性能。
实验结果：
我们使用了三种不同的数据集进行实验，分别是MNIST手写数字数据集、CIFAR-10数据集和ImageNet图像数据集。我们对比了基于CNN和基于GMM训练策略的图像分割方法，结果表明，基于GMM训练策略的方法具有更好的性能。
结论：
本文介绍了一种基于深度学习的图像分割方法，并提出了一种新的训练策略来提高其性能。我们进行了实验，结果表明，该方法在图像分割任务中具有较好的表现，并且具有较好的可扩展性和泛化能力。基于GMM训练策略的方法具有更好的性能和更好的可扩展性，因此是一种值得进一步研究的方法。