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基于深度卷积神经网络的小目标检测的任务书
一、选题背景
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，主要目的是在图像或视频中识别出感兴趣的目标，并确定它们的位置。在传统的目标检测中，大多数算法都是基于手工特征提取和分类器的方法，比如HaarCascade算法，HOG+SVM等等，但是这些算法存在着样本特异性和鲁棒性差的问题，使得它们在复杂场景中的性能表现十分有限。
而深度卷积神经网络（CNN）的出现，使得目标检测在准确率和鲁棒性方面获得了重大突破。CNN模型能够自动学习出图像的高级特征，并且以端到端的方式实现目标检测，克服了传统方法中因手工特征提取不准确和分类器泛化能力不足而产生的问题。
小目标检测是近年来目标检测中的一个热门话题，其主要任务是检测那些属于小型目标且面积较小的物体，比如广告牌、标语等。小目标检测的难点在于目标的大小和形状比较难以确定，而且可能存在着遮挡、背景复杂等问题，这就需要提出一种能够自适应的小目标检测算法，才能保证其准确率和鲁棒性。
因此，本题旨在借助深度卷积神经网络技术，提出一种高效准确的小目标检测算法，为实际应用提供有力的支持。
二、研究内容
1.调研和分析小目标检测技术。
2.设计基于深度卷积神经网络的小目标检测算法，包括网络结构设计、数据预处理、检测模型训练等。
3.实现小目标检测算法，并评估算法的性能表现，包括准确率、召回率等指标。
4.基于实验数据，分析和比较该算法和其他相关算法的性能差异和优劣。
5.撰写研究报告。
三、研究方法
1.深度卷积神经网络技术的选用。
2.网络结构设计方面，借鉴和改进目前主流的小目标检测算法，比如SSD、YOLO、Faster-RCNN等。
3.数据预处理方面，对数据集进行数据增强，包括翻转、旋转、裁剪等方式，利用数据增强技术提高学习模型的泛化能力和识别精度。
4.评估算法性能方面，采用两种主要的评价指标：精确率和召回率。通过计算混淆矩阵和AP值等指标，来评估算法的准确性和鲁棒性。
5.实验设计方面，通过对比实验和交叉验证等方法，来验证算法的性能表现。
四、预期成果
1.提出了一种基于深度卷积神经网络的高效准确的小目标检测算法。
2.实现了该算法，并评估算法的性能表现。
3.得出了该算法的优劣与其他算法的比较结果。
4.撰写了一份完整的研究报告。
五、参考文献
[1]GirshickR.FastR-CNN[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015:1440-1448.
[2]RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:779-788.
[3]LiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:Singleshotmultiboxdetector[C]//ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision.2016:21-37.
[4]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2017,39(6):1137-1149.
[5]FuC,WangX,QiuR,etal.DSSD:DeconvolutionalSingleShotDetector[J].CoRR,2017.