1. 题目来源
目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，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。
近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了目标检测算法的进步。
其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高效、准确的特点备受关注，YOLOv3作为该系列的代表性算法之一，在速度和精度之间取得了较好的平衡，因此成为了目标检测领域的研究热点。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：
1.深入研究YOLOv3算法的原理，包括Darknet-53网络结构、多尺度特征融合、边界框预测和损失函数设计等核心内容。
2.完成目标检测系统的设计，包括系统总体架构设计、数据集选择与处理、模型训练环境搭建以及目标检测流程设计。
3.基于YOLOv3算法实现目标检测系统，并进行模型训练和参数优化，以及目标检测结果的可视化展示。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求(1)掌握目标检测的基本概念和方法，深入理解YOLOv3算法的原理。
(2)熟悉深度学习相关理论和技术，具备一定的编程能力，能够使用深度学习框架进行模型训练和测试。
(3)具备良好的文献检索和阅读能力，能够查阅相关文献并进行总结分析。
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.Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 779-788.
2.Liu W, Anguelov D, Erhan D, et al. Ssd: Single shot multibox detector[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 21-37.
3.Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks[J]. Advances in neural information processing systems, 2015, 28.
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