基于图像分类的乐器识别算法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述1.研究背景目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。

目标识别作为视觉技术的一个分支，就是对视场内的物体进行识别，如人或交通工具，先进行检测，检测完后进行识别，然后分析他们的行为。

目前的目标识别，多如上文所说，对人或对交通工具居多。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题拟采用yolov5进行对于乐器图片中乐器的识别，对识别结果进行相应输出标识，并输出一个新窗口显示标准乐器图以及相关简介和对应乐器的经典片段。

其中包括对于不同乐器数据集的制作，及对相应乐器模型的训练，从而最终实现目标乐器识别，甚至完成对同一图片中的多个目标进行识别。

因此，要研究的问题有：（1）anaconda环境搭建，使用yolov5识别乐器图片；（2）整理模型（labelme制作）及训练（train）模型；（3）识别（detect）图片并输出新窗口及内容；（4）针对图片识别在精度上的不足，对算法进行优化和改进。