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复杂背景中的多目标检测与跟踪的任务书
背景介绍
多目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目的是在复杂背景中准确地检测和跟踪多个目标。在现实生活中，这种任务应用广泛，如智能交通监控、行人跟踪、无人机跟随等。因此，针对复杂背景下的多目标检测与跟踪问题的研究具有重要意义。
任务描述
本次任务的目标是研究复杂背景下的多目标检测与跟踪算法。任务需要完成的主要内容包括：
1.多目标检测算法的设计与实现。根据任务需求，需要设计一种高效、准确的多目标检测算法。算法需要能够在复杂背景下对多个目标进行快速、准确、稳定的检测，并输出目标的位置、大小等信息。
2.多目标跟踪算法的设计与实现。在多目标检测的基础上，需要设计一种可靠、实时的多目标跟踪算法。跟踪算法需要能够在目标尺度、形态变化等情况下仍能实现精确的跟踪，并准确预测目标位置等信息。
3.算法的优化与调试。为了提高算法的准确性和效率，需要进行算法优化和调试工作。优化算法的主要目标是提高检测和跟踪的准确率，同时降低计算复杂度和运行时间。
4.算法的评估和实验验证。需要对设计的多目标检测与跟踪算法进行实验验证和评估。评估指标包括目标检测准确率、目标跟踪准确率、算法的运行时间和实时性等方面。
任务要求
1.任务成果需要在公开数据集上进行测试，并与其他先进算法进行比较。比较结果应该在论文或技术报告中有所体现。
2.需要使用深度学习、计算机视觉等相关技术进行算法设计和实现。
3.需要熟悉常用的深度学习框架和计算机视觉库，如Tensorflow、PyTorch、OpenCV等。
4.需要具备良好的代码编写能力和实验验证能力，能够使用Python等编程语言完成算法的设计和实现。
5.需要具备良好的团队合作和沟通能力，能够高效地完成研究任务并及时撰写论文或技术报告。
6.研究成果需要在规定时间内完成并提交，需要及时更新进度和汇报研究进展。