机器学习练习——熔池状态识别

一、作业要求

老师对报告内容的要求：包含下面三个部分：

1. 熔池状态识别背景、数据描述；
2. 算法设计描述；
3. 结果分析。

二、提供的资源

老师提供了以下的资源：

1. 数据集——包含train和val两个文件夹；
   所给数据集的格式注解：
   0-过熔
   1-正常
   2-不连续熔融
   3-不完全熔融

2. 代码网站：

包含了各类网络：

https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing
1

这个不知道，还没有探索

https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
1

这个也不知道，有待探索

https://nn.labml.ai/
1

三、报告拆分

目前对老师要求的报告内容做以下的拆分：

3.1 熔池状态识别背景

具体工作：查找对应的文献，找到对应的课题背景
分配人数：待定

3.2 熔池状态数据集分析

具体工作：

• 首先总结出已有数据集的特点
• 然后（有必要的话）对数据集进行预处理，方便后面网络的使用

分配人数：待定

3.3 熔池状态识别算法设计

3.3.1 寻找算法

具体工作：比对各类算法，寻找一种合适的算法
分配人数：待定

3.3.2 算法原理撰写

具体工作：在3.1的基础上对已找到的算法进行原理上的分析，同时撰写出相对应的文案
分配人数：待定

3.3.3 算法代码实现

具体工作：在3.1的基础上找到相对应的代码，保证最后代码可以运行，并可以对图片进行分类
分配人数：待定

3.4 熔池状态识别算法结果与分析

3.4.1 算法结果输出

具体工作：在3.3的基础上同时输出相对应的识别结果
分配人数：待定

3.4.2 算法指标

具体工作：在3.1的基础上寻找评价该类算法常用的指标
分配人数：待定

3.5 最终文档的整理

具体工作：对上面各部分汇总得到的小文档进行整理和排版（以毕业论文的格式进行排版）
分配人数：待定