尊敬的各位评委老师：

大家好！今天我将用五分钟的时间，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》的主要内容及研究成果。

本课题主要针对当前计算机视觉领域中图像语义分割技术存在的问题展开研究。随着深度学习技术的发展，图像语义分割在自动驾驶、医疗影像分析等实际应用场景中具有重要意义。然而，现有方法普遍存在模型复杂度高、实时性差以及对小目标分割效果不佳等问题。为解决上述问题，本研究提出了一种改进型网络架构——轻量化注意力机制网络（LAM-Net），该网络结合了注意力机制与多尺度特征融合策略，在保持较高精度的同时显著降低了计算开销。

实验结果表明，所提出的LAM-Net相较于传统算法，在PASCAL VOC数据集上的平均IoU值提高了约7%，而推理速度提升了近40%。此外，通过对Cityscapes数据集进行测试，进一步验证了该方法在复杂场景下的鲁棒性和准确性。

最后，感谢所有指导老师和同学给予的帮助与支持！希望未来能继续深化这一方向的研究，为推动智能视觉技术进步贡献自己的一份力量。

谢谢大家！