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基于深度神经网络的多尺度目标检测算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，可以在图片和视频中识别出特定目标并进行分类和定位。因此，目标检测在自动驾驶、安防监控等领域有着广泛的应用。传统目标检测算法主要基于手工设计的特征和分类器，如Haar、HOG、SIFT等。这些方法虽然可以在一定程度上识别并定位目标，但是不够精确，且需要花费大量的时间和精力调整参数和选择特征。
然而，深度学习的出现极大地推动了目标检测算法的发展。基于深度神经网络的目标检测算法，尤其是以FasterR-CNN为代表的算法，已经成为了目前目标检测领域的主流算法。该算法结合了深度神经网络的各种先进技术，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、区域提取网络（RegionProposalNetwork，RPN）和多尺度特征融合等，进一步提高了目标检测算法的准确度和速度。
尽管FasterR-CNN已经达到了较高的准确度和速度，但是在高分辨率的图像上，其检测时间仍然较长，且模型参数数量较大，不太适合在嵌入式设备上运行。因此，研究如何在具有多尺度特征的情况下，进一步提高目标检测算法的效率和准确度，已成为当前研究的热点之一。
二、研究目标
本文拟从以下几个方面开展研究，旨在提出一种高效而准确的多尺度目标检测算法：
1.实现多尺度特征提取方法，包括传统的金字塔和基于卷积神经网络的方法等，探究在各种情况下的优劣。
2.提出一种基于深度神经网络的目标检测算法，在不牺牲精度的前提下，尽可能降低算法的模型复杂度，使其能够适用于嵌入式设备等资源有限的场景。
3.针对小尺度目标的检测问题，提出一种能够有效提高小目标检测率的方法。
4.在PASCALVOC、COCO等数据集上综合评估所提出算法的检测效果和速度，与当前主流算法进行比较分析。
三、预期成果
1.提出一种基于深度神经网络和多尺度特征的目标检测算法，可以在保证高准确率的前提下，降低算法的计算量和复杂度。
2.经过多个数据集的测试和评估分析，所提出算法在精度和速度方面能够达到较高的水平，具有实用性和可行性。
3.基于本研究的成果，可以进一步在自动驾驶、安防监控、智能检索等领域广泛应用。
四、研究方法
本文拟采用以下研究方法：
1.深入研究目前多尺度目标检测算法的最新进展和存在的问题，包括FasterR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet等。
2.综合分析目前多尺度特征提取方法的优缺点，包括传统的金字塔和基于卷积神经网络的方法等，设计并实现性能更优秀的方法。
3.结合本研究的目标，提出一种高效而精确的基于深度神经网络的目标检测算法，并对比分析当前主流算法的性能差异。
4.根据所得实验结果，对所提出算法进行优化和调整，使其更加稳定和可靠。
五、进度计划
|任务名称|完成时间|备注|
|--------------------------|---------------------|--------------------------------------------------------------|
|文献调研和算法分析|2021年3月-2021年5月|对多尺度目标检测算法进行深入研究和比较分析|
|多尺度特征提取方法实现|2021年6月-2021年7月|基于金字塔和卷积神经网络等方法实现多尺度特征提取|
|基于深度神经网络的算法设计和实现|2021年8月-2021年10月|设计并实现具有高效率和精度的多尺度目标检测算法|
|算法评估和优化|2021年11月-2021年12月|在多个数据集上测试和分析所提出算法的性能，进行优化和调整|
六、研究团队
本研究由华中科技大学计算机学院博士生xxxx领衔，包括一名硕士生和两名本科生参与。在研究过程中，我们将充分发挥团队成员的技术和创新能力，共同完成本项目的研究任务。
七、经费预算
本研究项目的总经费为xx万元，包括研究经费、硬件和软件购置费用等，详情如下：
|经费名称|经费预算（元）|
|--------------|------------------------------------|
|项目研究经费|xxx万|
|硬件购置费用|xxx万，包括服务器、GPU等设备费用|
|软件购置费用|xxx万，包括各种深度学习框架等费用|
八、参考文献
[1]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2017,39(6):1137-1149.
[2]