1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.前期知识储备：
首先深入学习并理解物体检测算法YOLOv3，掌握物体检测的任务、方法与评价指标，理解YOLOv3算法所使用的主干网（backbone network）、bounding box priors、bounding box分类与定位等技术细节。
2. 系统功能：
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．针对自动驾驶数据集BDD100k，改进YOLOv3算法。应对所实现的改进算法进行详细的实验分析。
2．算法开发语言为C 。
3．算法的文档应能详细、准确地反映算法的设计思想。文档格式应尽可能规范，易读易懂，叙述问题准确。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2019/1/19—2019/2/28；确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2019/3/1—2019/4/30；系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
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4. 主要参考文献
1. J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An incremental improvement”. arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018.
2. J. Redmon and A. Farhadi, "YOLO9000: Better, Faster,Stronger," 2017IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),Honolulu, HI, 2017, pp. 6517-6525.
3. J. Redmon, S. Divvala,R. Girshick and A. Farhadi, "You Only Look Once: Unified, Real-Time ObjectDetection," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition (CVPR), Las Vegas, NV, 2016, pp. 779-788.
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