1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述摘要卷积神经网络（cnn）是深度学习的重要一类，深度学习由于其卓越性能在视觉、多媒体、网络、大数据等领域得到广泛应用。
目前，卷积神经网络的研究主要集中在如下三个方面：（1）卷积神经网络的优化问题（2）cuda加速模型（3）网络应用。
利用卷积神经网络对图像进行分割和分类，具有重要的现实意义。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
2.1本课题要研究或解决的问题卷积神经网络是深度学习的重要一类，深度学习由于其卓越性能在视觉、多媒体、网络、大数据等领域得到广泛应用。
本课题利用卷积神经网络对图像进行分割和分类，具有重要的现实意义。
基于卷积神经网络的图像协同分类与分割的研究与实现毕设课题实现利用卷积神经网络同时实现分类和分割，包括卷图像特征选取、积神经网络训练、图像分类和分割三个模块。
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