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复杂场景下的小目标检测方法研究的任务书
任务书
背景：随着计算机处理能力的不断提升，计算机视觉技术得到了广泛的应用，其中小目标检测是其中的一个重要问题。小目标检测在实际应用中具有广泛的应用价值，比如工业品质检测、自动驾驶、视频监控等领域。但是，由于小目标在图像中表现出较低的灰度值，目标较为散乱等影响，对于这种场景下的小目标检测仍然面临很大的挑战。
任务目标：本项目旨在研究复杂场景下的小目标检测方法，通过研究新算法和优化传统算法，提高检测算法在复杂场景下的效果，使其能更好地应用于实际应用中。
任务内容：
1.对复杂场景下的小目标检测算法进行调研，理清其发展历程和研究现状；
2.设计新的算法并进行实验，评估该算法在复杂场景下的表现及优劣与已有算法相比较；
3.从图像预处理、特征提取、目标检测、输出结果等方面对传统算法进行分析和优化，提高算法的检测效率和准确率；
4.设计和实现在目标检测中常见的评估指标，如准确率、召回率、F1评价指标等；
5.应用相应的技术手段和工具，对设计的算法进行实验验证，实验结果可视化、详尽分析并反馈探讨。
任务要求：
1.了解目标检测基础原理，熟悉构建神经网络、卷积神经网络等机器学习算法，具备基本的编程能力，了解主要的开源框架；
2.参考现有的文献资料和最新研究，了解目前的研究热点和难点，并能够向有关领域的专家学者请教，汲取经验；
3.研究小目标检测的相关算法，采用、比较和优化不同算法，尝试各种新的处理方法，提升算法的准确度和实时性；
4.数据预处理和模型优化，关注算法的优化，从数据预处理、特征提取、模型优化等方面对算法进行细致的分析和优化，提高算法的效率；
5.意愿高度利用MATLAB、Python等计算机操作语言、各种开源框架和深度学习工具进行算法实现与实验设计，Responsibly编写实验报告，交流与分享经验。
时间节点：
1.研究目标检测的基础知识和建立对小目标检测方向的初步掌握，学习机器学习基础和数据处理的知识，学习常用的深度学习框架和工具，完成文献调研和任务书撰写，时间：7天；
2.对目标检测算法进行初步实践，学习优化传统算法和设计新的算法，时间：15天；
3.根据实验和优化，保存模型并调试，同时可以进行可视化展示，比如精度、召回率、F1值，完成实验成果汇报，时间：7天；
4.根据汇报，总结经验和收获，并反思该项目中存在的不足，同时思考小目标检测的未来发展方向并提出展望，撰写实验总结报告，时间：6天。
总计时间：35天。
参考文献：
[1]洪毓天.大数据情境下小目标图像检测研究[J].大数据导刊,2019(04):131-132.
[2]付宇伟,王承志.针对复杂场景下小目标检测的深度学习方法研究[J].计算机科学,2019,46(05):26-33.
[3]马浩锋.复杂场景下小目标检测技术综述[J].电脑知识与技术,2019,15(22):278-279.
[4]王冉,代楠,王兴谷.基于卷积神经网络的复杂背景下的小目标检测方法[J].软件导刊,2020,19(02):266-268.