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基于卷积特征的可变形部件模型的人体检测和行为识别研究的任务书
一、任务背景
人体检测和行为识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，对于实际应用有着广泛的实际意义。通过对人体检测和行为识别的研究，可以实现很多实际应用，如智能监控、智能驾驶等。当前，人体检测和行为识别的任务主要使用深度学习模型进行，其中一种广泛使用的模型是基于卷积特征的可变形部件模型。
二、任务描述
本任务要求对基于卷积特征的可变形部件模型的人体检测和行为识别进行研究，任务具体如下：
1.调研现有的基于卷积特征的可变形部件模型，在人体检测和行为识别方面的应用情况，并分析其优缺点。
2.设计基于卷积特征的可变形部件模型，利用该模型对人体进行检测和行为识别，并进行实验验证。
3.对不同的检测和识别算法进行对比实验，评估模型的检测和识别精度以及实际应用性能。
4.提出改进卷积特征的可变形部件模型算法，优化模型的检测和识别精度。
5.根据任务研究结果，撰写一份学术论文。
三、任务要求
1.熟悉深度学习和计算机视觉相关技术，并熟悉常用的Python深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等。
2.具备一定的数学基础，能够熟练使用深度学习模型进行编程实现。
3.具备相关论文写作和图表制作的基本技能。
4.具备较好的沟通能力和团队合作精神，能够与其他人员协同完成任务。
四、任务成果
1.本任务的主要成果为一篇学术论文，该论文应包含任务背景、研究目的和任务描述、研究方法和实验过程、结果和讨论等内容，并可提交到国内外权威的学术期刊或会议中。
2.发表论文后，应将相关研究源代码和实验数据开源。
五、任务时间
本任务需要三个月左右的时间完成，具体时间安排可以根据实际情况协商确定。
六、任务预算
本任务预算100万元人民币，具体预算安排可以根据实际情况协商确定。
七、参考文献
1.Hu,P.,Ramanathan,V.,Feris,R.,&Sun,M.(2017).Jointlydiscoveringvisualobjectsandspokenwordsfromrawsensoryinput.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.2143-2152).
2.Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.580-587).
3.Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.1097-1105).
4.Redmon,J.,&Farhadi,A.(2018).YOLOv3:Anincrementalimprovement.arXivpreprintarXiv:1804.02767.