老师提出来的题目有文本检测，小样本学习，细粒度，深度估计，超分辨率，语义分割，人脸聚类，迁移学习等方面，请问对于初学者来说哪个比较简单，适合做毕设？或者介绍一下这些课题在实现时的区别
我觉得影响难易程度的因素有两个，一个是数据样本的获取，有些东西，比如文本、人脸这些，需要很大的样本，否则学习效果不好，而且这种学习效果的好坏，即便外行人一看就看出来了。
一个是算法本身的成熟度，调参的难易度，简单来说，做得比较多，有很多案例参考的，会简单，无人涉足的领域，风险就比较大。
迁移学习最简单，弄个现成网络迁移到别的应用场景就可以了，
至于深度估计，不好做，数据集都难找，
而文本检测，语音分割，检测任务都比分类任务难，
小样本学习，细粒度这些需要较深的理论知识，不然随便搞个也没什么成果。