1. 本选题研究的目的及意义
目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性任务，其目的是识别图像或视频中存在的目标，并确定其位置和类别。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术取得了显著的进步，并在自动驾驶、视频监控、机器人等领域得到广泛应用。
本研究旨在探索基于深度学习的快速目标检测算法，以解决现有目标检测算法在速度和精度之间难以取得良好平衡的问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测是计算机视觉领域的基础性问题，近年来随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标检测算法取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在目标检测领域展开了大量研究，并取得了丰硕的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对快速目标检测算法展开深入研究，探索提高目标检测速度和精度的关键技术，并设计适用于特定场景的快速目标检测算法。
1. 主要内容
1.深度学习基础:研究卷积神经网络、深度学习框架和目标检测常用损失函数等基础知识，为后续算法设计奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，步骤如下：
1.文献调研:深入调研国内外目标检测领域的最新研究进展，特别是快速目标检测算法的相关文献，了解当前研究的热点和难点，为本研究提供理论基础和方向指导。
2.算法设计:基于现有深度学习目标检测算法，探索新的算法框架、特征提取网络、目标定位与分类方法，以及训练策略优化方法，以提高目标检测的速度和精度。
3.实验验证:使用公开数据集对所设计的算法进行实验验证，并与其他算法进行比较，分析算法的性能优势和不足。
5. 研究的创新点
1.提出一种新的快速目标检测算法框架:本研究将结合单阶段和多阶段目标检测算法的优点，设计一种新的算法框架，在保证检测精度的同时，提升目标检测算法的运行速度。
2.设计适用于特定场景的轻量化特征提取网络:针对一些对实时性要求较高的应用场景，例如自动驾驶和视频监控，本研究将设计高效的轻量化网络结构，并结合特定场景的数据特点，优化目标检测算法的性能。
3.探索新的训练策略优化方法:本研究将探索新的网络压缩、模型剪枝、量化等技术，以及设计高效的训练策略，在保证检测精度的同时，提升目标检测算法的运行速度。
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] 孙海涛,刘俊,周宇,等. 基于深度学习的遥感图像目标检测方法综述[J]. 国防科技大学学报,2021,43(4):1-13.
[2] 曹家乐,刘哲,李佩,等. 基于深度学习的目标检测算法综述[J]. 计算机应用研究,2020,37(1):1-11.
[3] 任少卿,王美玲,尹宏鹏,等. 基于深度学习的目标检测算法研究[J]. 计算机工程与应用,2019,55(24):1-9.
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