1. 题目来源
目标检测作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展，并在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域展现出巨大的应用价值。
选择“基于SSD的目标检测方法设计与实现”这一题目，主要基于以下考虑：
1.社会价值:目标检测技术的进步能够显著提升社会生产效率，例如在自动驾驶领域，精准的目标检测是保障行驶安全和实现自动化的关键；在智能监控领域，目标检测可以实现对可疑目标的自动识别和预警，提升社会治安水平。
2.经济价值:目标检测技术的应用能够创造巨大的经济效益，例如在工业生产中，目标检测可以用于产品缺陷检测，提高产品质量和生产效率；在电商领域，目标检测可以实现商品的自动识别和分类，提升电商平台的用户体验和运营效率。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究和实现基于SSD的目标检测方法，主要内容包括以下几个方面：
目标检测技术综述:对目标检测技术进行概述，包括传统目标检测方法和深度学习目标检测方法，分析各种方法的优缺点，并介绍目标检测常用的数据集和评价指标。
SSD算法原理研究:深入研究SSD算法的网络结构、多尺度特征图预测、默认框与先验框、损失函数设计等关键技术，分析其优缺点。
SSD算法改进与实现:针对SSD算法存在的不足，研究数据增强、网络结构优化、损失函数改进、训练策略优化等改进方法，并使用深度学习框架实现改进后的SSD算法。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:掌握目标检测的基本概念、原理和方法。
熟悉SSD算法的原理和实现细节。
具备一定的深度学习基础，能够使用深度学习框架进行实验。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.彭冲,杨健,谢维信,等.基于改进SSD的轻量级目标检测模型[J].计算机应用,2022,42(01):216-223.
2.曹家乐,徐欣,徐华.融合注意力机制与特征融合的SSD目标检测算法[J].计算机应用,2021,41(12):3575-3580 3586.
3.邓红霞,李明,王瑜,等.改进SSD的毫米波雷达与红外图像融合目标检测[J].仪器仪表学报,2021,42(11):2725-2735.
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