论文答辩陈述

尊敬的各位评审老师、同学们：

大家好！今天我非常荣幸能够站在这里，向大家汇报我的毕业论文《基于深度学习的图像语义分割技术研究与应用》的研究成果。本课题旨在解决当前图像语义分割领域中的一些关键问题，并提出一种创新性的解决方案。

首先，我想简要介绍一下研究背景和意义。随着计算机视觉技术的快速发展，图像语义分割在自动驾驶、医疗影像分析、无人机导航等多个领域具有重要的应用价值。然而，现有方法在处理复杂场景时往往存在精度不足或计算效率低下的问题。因此，探索更高效、更精准的分割算法显得尤为重要。

接下来，我将详细阐述我的研究内容和技术路线。本研究采用了深度学习框架，通过构建多尺度特征融合网络，提高了模型对小目标和边缘细节的捕捉能力。此外，我还引入了注意力机制，使模型能够更好地关注图像中的重要区域，从而提升分割性能。

在实验部分，我们使用了多个公开数据集进行测试，包括PASCAL VOC和COCO等。结果显示，所提出的算法在准确率和运行速度上均优于现有的主流方法。特别是在复杂场景下的表现尤为突出，这验证了我们的技术方案的有效性。

最后，我想谈谈未来的工作方向。尽管取得了初步成果，但仍有一些挑战需要克服，如如何进一步提高模型的泛化能力和降低计算成本。为此，我们计划在未来的研究中引入更多的先验知识，并尝试结合迁移学习的方法来优化模型。

感谢各位老师的聆听和指导，希望我的汇报能给大家带来一些启发。如果有任何问题或建议，请随时提出，我将尽力解答。谢谢！