1. 本选题研究的目的及意义
图像目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性任务，近年来随着深度学习技术的发展取得了显著的进步。
而卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，成为了图像目标检测领域的主流方法之一。
本选题旨在研究基于CNN的图像目标检测算法的设计与实现，并探索其在实际应用中的性能表现，具有重要的理论意义和应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，图像目标检测技术发展迅速，CNN的应用极大地推动了该领域的发展。
总的来说，目标检测经历了从传统方法到深度学习方法的转变，目前以CNN为基础的深度学习方法成为了主流。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.图像目标检测与CNN算法概述:介绍图像目标检测的基本概念、发展历程、应用领域以及常见数据集和评价指标；阐述CNN的基本原理、网络结构和训练方法，并分析其在图像目标检测任务中的优势。
2.相关技术研究:对传统的图像目标检测方法进行综述，分析其优缺点；重点研究基于深度学习的图像目标检测方法，特别是基于CNN的目标检测算法，例如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等，分析其网络结构、工作原理、性能特点和应用场景。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解图像目标检测和CNN算法的最新研究进展，为本研究提供理论基础。
2.算法设计阶段:在深入分析现有算法的基础上，结合实际应用需求，设计一种改进的基于CNN的图像目标检测算法，并确定算法的网络结构、训练策略和评价指标。
3.系统实现阶段:选择合适的深度学习框架，实现所设计的算法，并构建基于CNN的图像目标检测系统。
5. 研究的创新点
本研究的创新点将集中在以下几个方面：
1.改进CNN模型:针对现有CNN模型在目标检测任务中的不足，探索新的网络结构或改进现有网络结构，以提高模型的特征提取能力和检测精度。
2.优化目标定位和分类:研究新的目标定位和分类方法，例如结合上下文信息、多尺度特征融合、注意力机制等，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
3.提升算法效率:探索轻量级网络结构、模型压缩、知识蒸馏等方法，提高算法的运行效率，使其能够更好地应用于实时性要求较高的场景。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]邓健康, 付峰, 刘浏, 等. 基于深度学习的图像目标检测研究进展[J]. 软件学报, 2021, 32(2): 313-348.
[2]赵永强, 谢维信, 冯志勇, 等. 基于深度学习的图像目标检测技术综述[J]. 自动化学报, 2020, 46(7): 1285-1305.
[3]刘洋, 程建, 张冬妍, 等. 图像目标检测算法综述[J]. 自动化学报, 2022, 48(5): 1021-1051.
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