尊敬的各位老师：
大家好！今天，我非常荣幸能够在这里向各位汇报我的毕业论文《基于深度学习的图像语义分割技术研究与应用》。这篇论文的研究方向是计算机视觉领域中的一个重要分支——图像语义分割，它在自动驾驶、医疗影像分析以及智能监控等多个实际应用场景中具有广泛的价值。
在选题之初，我结合自身兴趣和未来职业规划选择了这一课题。随着人工智能技术的发展，如何让机器更好地理解图像内容成为了一个亟待解决的问题。图像语义分割作为其中的关键环节之一，其目标是将图像中的每个像素点都赋予一个类别标签，这对于提高模型对复杂场景的理解能力至关重要。
本研究首先回顾了图像语义分割的历史发展脉络，并系统梳理了当前主流的算法框架，包括全卷积网络（FCN）、U-Net等经典模型及其改进版本。在此基础上，我尝试提出了一种新的网络结构设计思路，旨在提升模型对于小目标检测及边缘细节捕捉的能力。实验结果表明，相较于传统方法，该方案在准确性上取得了显著进步。
此外，在项目实施过程中，我还特别注重理论与实践相结合的原则。一方面，通过查阅大量文献资料加深了对相关理论知识的理解；另一方面，则积极投身于实验室环境下的编程调试工作，力求使研究成果具备较高的实用价值。例如，在构建数据集时，我们采用了公开可用的数据资源并进行了必要的预处理操作；而在评估指标方面，则严格遵循国际通用标准进行量化比较。
最后，我想借此机会感谢指导教师给予我的悉心教导和支持，同时也感谢所有参与讨论交流的同学朋友们。尽管本次研究取得了一定的成绩，但我也清楚地认识到还有许多不足之处需要进一步完善。在未来的工作中，我将继续保持对科研的热情，努力探索更多未知领域。
谢谢大家！
以上就是我的答辩陈述，请各位评委批评指正。
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