本文聚焦个人在计算机视觉领域的学习与研究经历，总结了本科及硕士阶段（若有）在图像识别、目标检测等方向的知识积累与项目实践成果。结合日本在人工智能、智能机器人等领域的技术优势与学术氛围，阐述了申请日本某大学计算机科学研究科的核心诉求——希望在导师的指导下，深入研究“基于深度学习的复杂场景图像分割技术”，攻克现有技术在实际应用中的瓶颈。摘要还简要介绍了个人的研究基础与规划，表达了投身日本智能技术研究、推动技术落地应用的决心。
人工智能与计算机视觉技术的飞速发展，正深刻改变着人们的生产生活方式，而日本在智能技术研发与应用领域的领先地位，始终吸引着我不断探索。本科阶段，我主修计算机科学与技术专业，系统学习了数据结构、算法设计、机器学习、计算机视觉等核心课程，成绩优异，多次获得校级奖学金。通过课程学习，我不仅掌握了计算机视觉领域的基础理论知识，还熟练运用Python、TensorFlow、PyTorch等工具，具备了独立开展简单图像识别项目的能力。
硕士阶段（若有），我加入了学校智能视觉实验室，跟随导师从事“基于深度学习的目标检测与跟踪”相关研究，参与了省级科研项目“智能监控系统的研发与应用”。在项目中，我负责复杂场景下目标检测算法的优化工作，通过改进YOLO算法的特征提取模块，提升了算法在遮挡、光照变化等复杂环境下的检测精度，相关研究成果已撰写为论文，发表于某核心期刊。这段研究经历让我深刻认识到，计算机视觉技术的核心价值在于落地应用，而“基于深度学习的复杂场景图像分割技术”作为计算机视觉的核心研究方向之一，在智能机器人、自动驾驶、医疗影像分析等领域具有广阔的应用前景，但目前仍存在分割精度不足、实时性较差等技术瓶颈，这也成为我希望深入研究的核心课题。
日本某大学计算机科学研究科在人工智能与计算机视觉领域的学术实力雄厚，其导师团队在深度学习、图像分割、智能机器人等方向的研究成果处于国际领先水平。我通过研读导师的《基于Transformer的医学影像分割技术研究》《复杂环境下图像分割的实时优化算法》等论文，发现其研究思路与我的研究兴趣高度契合，且研究科拥有先进的实验室设备与完善的产学研合作体系，能够为我提供良好的研究平台与实践机会。若能顺利入学，我将以“复杂场景图像分割技术的优化与应用”为研究核心，在导师的指导下，深入探索深度学习算法在图像分割中的应用，力争攻克现有技术瓶颈，为日本智能技术的创新发展贡献自己的力量。
