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基于连续帧卷积神经网络的行人检测方法研究的任务书
任务书
一、任务目的
行人检测在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，在城市交通、安防等领域都有广泛的应用。随着机器学习和深度学习的不断发展，基于神经网络的行人检测方法也逐渐得到了广泛应用。本次任务的目的就是通过研究和实践，掌握基于连续帧卷积神经网络的行人检测方法，为实际应用提供可靠的技术支持。
二、任务描述
1.研究行人检测技术的发展历程和研究现状，掌握目前流行的行人检测方法及其优缺点。
2.研究卷积神经网络的基本原理和常用架构，包括卷积层、池化层、全连接层等。
3.研究基于连续帧卷积神经网络的行人检测方法的原理和流程，并掌握该方法的特点和优势。
4.编写行人检测程序，以TensorFlow或PyTorch等深度学习框架为基础，实现基于连续帧卷积神经网络的行人检测算法，并利用公共数据集进行实验验证。
5.对算法进行性能评估和分析，主要包括准确率、召回率、F1值等指标，以及在不同数据集上的表现差异。
6.对算法的不足之处进行分析，提出改进和优化方案，改善算法的性能和精度。
三、预期成果
1.参与者将对行人检测技术的发展历程和研究现状有深入了解，并能够掌握行人检测的常用方法及其优缺点。
2.参与者将对卷积神经网络的基本原理和常用架构有深入了解，并能够熟练运用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。
3.参与者将能够掌握基于连续帧卷积神经网络的行人检测方法的原理和流程，并能够实现该方法的算法。
4.参与者将利用公共数据集进行算法验证和性能评估，得到该算法在不同数据集上的表现情况。
5.参与者将对算法的不足之处进行分析，并提出改进和优化方案，以改善算法的性能和精度。
四、工作要求
1.参与者需具备一定的Python编程基础和机器学习基础，特别是深度学习方面的基础知识。
2.参与者需熟练掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的使用方法，能够独立编写深度学习相关程序。
3.参与者需按照任务要求积极学习和研究，具有较高的自学能力和探索精神。
4.参与者需在规定时间内完成任务，并按照要求提交任务报告和实验数据。
五、参考文献
1.Yu,X.,Wu,J.,Fu,Y.Y.,&Sun,X.(2018).Hierarchicalrecurrentneuralnetworkforpedestriantrajectorypredictionwithexplicitmodelingofpedestrianinteractionwiththescene.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,41(7),1695-1707.
2.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).
3.Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).SSD:singleshotmultiboxdetector.InEuropeanconferenceoncomputervision(pp.21-37).Springer,Cham.