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，其中深度学习的应用功不可没。
目标检测技术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，例如行人、车辆、交通标志等，其在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域具有广泛的应用价值。
选择“基于深度学习的目标检测模型的设计与实现”这一论文题目，主要基于以下几点考虑：首先，深度学习方法在目标检测领域展现出巨大的潜力，能够学习更深层次的图像特征，从而显著提高目标检测的精度和效率；其次，现有的目标检测模型在实际应用中仍面临着一些挑战，例如对于复杂场景的适应性、小目标的检测精度等方面仍有待提高；最后，通过设计和实现新的目标检测模型，可以更深入地理解深度学习在目标检测中的应用，并为相关领域的实际应用提供技术支持。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究基于深度学习的目标检测模型的设计与实现，具体需要完成以下内容：
1.对目标检测领域的相关技术进行深入研究，包括传统目标检测方法和基于深度学习的目标检测方法，分析其优缺点和适用场景。
2.设计并实现一个基于深度学习的目标检测模型，包括特征提取网络、目标定位模块、目标分类模块等的设计，并对模型的训练策略进行优化。
3.在公开数据集上进行实验，对所提出的目标检测模型进行性能评估，并与现有的目标检测模型进行比较分析。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下独立完成论文的选题、开题、文献调研、模型设计、实验验证、论文撰写等环节。
2.论文应具备清晰的逻辑结构、严谨的科学态度、规范的学术表达。
3.论文应不少于2万字，并符合中国本科学术论文格式要求。
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. 刘伟, 王立春. 基于深度学习的目标检测算法综述[J]. 软件工程, 2021, 24(12): 1-5.
2. 王华, 潘春洪, 张琳, 等. 基于深度学习的目标检测技术综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3201-3211, 3221.
3. 常亮, 杜友田, 刘华平, 等. 基于深度学习的目标检测研究进展[J]. 自动化学报, 2020, 46(12): 1911-1936.
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