1. 毕业设计（论文）主要内容：
近年来，人工智能和深度学习在学术界和工业界飞速发展，尤其是在图像处理方面，如人脸识别技术、无人驾驶技术、计算机辅助医学诊断技术等为人们的日常生活带来极大便利并影响着人们有了新的生活方式。目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题：1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）或其它指标。最后，通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框（对同一目标的重复检测）。
目标检测实现和优化方向包括backbone、IoU、损失函数、NMS、anchor、one shot learning/zero shotlearning等。目前边界框回归损失大部分采用的是回归损失，如L1和L2损失，但是对物体定位准确性的评估却是采用IoU，很显然模型的训练和评估之间存在一些差距。国内外研究者针对这一问题，提出了多种改进方法，如GIoU[1]，DIoU[2]等。
毕业设计的任务就是研究最新目标检测算法，并对损失函数进行优化，在标准计算机视觉数据集或高分辨率光学遥感图像或医学影像数据集上训练和测试，对算法和实验结果进行分析和总结。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；完成开题报告。
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(2) 2020.01 ~ 2020.03：从IEEE、CNKI等国内外数据库中检索深度学习、目标检测相关的文献与资料；经整理、分析和归纳后，明确得出毕业设计的研究背景和意义，完成相关技术的国内外现状调研，完成重要外文文献的翻译工作；期间按照节点撰写周志；
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设计目标检测实验，搭建实验平台，完成数据集预处理，复现出baseline模型。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；
(2) 第4周—第5周论文开题；
(3) 第6周—第12周撰写论文初稿；
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