1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、了解目标检测任务及其发展现状；2、了解血细胞检测在医学图像分析领域的重要意义；3、学习基于深度学习的目标检测算法的基本原理，了解不同算法的优劣；4、具体掌握YOLO v3算法并实现对血细胞的自动检测；5、培养撰写科研论文的能力，掌握科研论文撰写的基本要领，为今后的科学研究打下基础。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本论文主要利用最新的YOLO v3算法实现对血细胞的自动检测，具体内容包括：1、综述血细胞检测在医学图像分析领域的意义；2、阐释卷积神经网以及R-CNN系列算法实现目标检测的步骤；3、训练YOLO v3算法实现血细胞自动检测的权重文件，生成检测图像；4、实验验证YOLO v3算法的检测性能，总结其优势所在。
3. 主要参考文献
【1】胡越, 罗东阳, 花奎, 等. 关于深度学习的综述与讨论[J]. 智能系统学报, 2019, 14(1): 1-19.【2】Redmon J, Farhadi A. Yolov3: An incremental improvement[J]. arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018.【3】刘飞, 张俊然, 杨豪. 基于深度学习的医学图像识别研究进展[J]. 中国生物医学工程学报, 2018, 37(1): 86-94.【4】张慧, 王坤峰, 王飞跃. 深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望[J]. 2017.【5】Kolhatkar D, Wankhade N. Detection and counting of blood cells using image segmentation: a review[C]//2016 World Conference on Futuristic Trends in Research and Innovation for Social Welfare (Startup Conclave). IEEE, 2016: 1-5.【6】Biswas S, Ghoshal D. Blood cell detection using thresholding estimation based watershed transformation with Sobel filter in frequency domain[J]. Procedia Computer Science, 2016, 89: 651-657.【7】李渊, 骆志刚, 管乃洋, 等. 生物医学数据分析中的深度学习方法应用[J]. 生物化学与生物物理进展, 2016, 43(05): 472-483.
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