1. 题目来源
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，取得了显著的进展。
目标检测的目标是在图像或视频中精确定位并识别出感兴趣的目标物体，其应用领域十分广泛，包括自动驾驶、智能监控、机器人视觉、医学影像分析等，具有重要的社会价值和经济价值。
选择“基于FasterR-CNN算法的目标检测设计与实现”作为论文题目，基于以下原因：
FasterR-CNN算法是目标检测领域具有里程碑意义的算法之一，其在目标检测精度和速度方面取得了较好的平衡，为后续的目标检测算法研究奠定了基础。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：
1.对目标检测和FasterR-CNN算法进行深入研究，理解目标检测任务的挑战和FasterR-CNN算法的基本原理，包括区域建议网络(RPN)、感兴趣区域(RoI)池化、分类与回归预测等关键模块。
2.设计并实现基于FasterR-CNN算法的目标检测系统。
这包括选择合适的数据集、对数据进行预处理、搭建FasterR-CNN模型、对模型进行训练和评估等。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:论文应具备一定的理论深度和学术价值，能够体现出作者对目标检测和FasterR-CNN算法的深入理解。
论文应具有较强的实践性，能够设计并实现一套完整的目标检测系统，并对其性能进行评估。
论文写作规范，结构清晰，逻辑严谨，语言流畅，符合学术规范。
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] 孙浩,李云峰,陈杰,等. 基于改进Faster R-CNN的自然场景下交通标志检测[J]. 电子测量技术,2021,44(13):81-86.
[2] 任少卿,王宁,李鑫. 基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测[J]. 中国图象图形学报,2021,26(07):1569-1579.
[3] 赵凯琳,王卫星,刘鹏. 基于Faster R-CNN的输电线路多目标检测方法[J]. 电力系统自动化,2021,45(16):182-189.
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