基于卷积神经网络的目标跟踪技术研究的任务书.docx

基于卷积神经网络的目标跟踪技术研究的任务书
一、背景
目标跟踪技术是计算机视觉领域关注的一个热点问题之一。随着计算机硬件和算法技术的不断发展，目标跟踪技术已经由传统的基于特征点的跟踪方式，向基于深度学习的目标跟踪技术转变。
卷积神经网络(CNN)作为深度学习中最为流行的网络之一，具有良好的特征提取能力。卷积神经网络在物体识别、图像分类、语音识别等领域已经取得了显著的研究成果，也开始应用于目标跟踪技术中。基于卷积神经网络的目标跟踪技术，不仅能够提高目标识别的准确率，也提高了目标跟踪的效率。
但是，卷积神经网络的目标跟踪技术还面临着一些问题。对于快速运动的目标，传统的卷积神经网络很难进行有效的跟踪，容易出现目标漂移的问题。同时，在复杂背景下进行目标跟踪时，卷积神经网络的鲁棒性也需要进一步提高。
因此，本任务书旨在研究基于卷积神经网络的目标跟踪技术，提高其跟踪效果和鲁棒性。
二、任务描述
1.研究基于卷积神经网络的目标跟踪技术的相关理论，了解当前研究进展和存在的问题。
2.设计基于卷积神经网络的目标跟踪算法，并实现原型系统。算法需要考虑以下问题：
（1）如何选择合适的卷积神经网络，以提取目标的特征？
（2）如何优化目标跟踪算法，以实现高效、准确的目标跟踪？
（3）如何提高模型的鲁棒性，对于复杂背景和快速运动的目标具有较好的适应性？
3.对设计的目标跟踪算法进行评估。评估需要考虑以下指标：
（1）跟踪精度，评估算法对目标进行跟踪的准确度。
（2）跟踪速度，评估算法对目标进行跟踪的速度。
（3）鲁棒性，评估算法对于复杂背景和快速运动的目标具有较好的适应性。
4.提出改进方案。根据对目标跟踪算法的评估结果，提出相应的改进方案，以进一步优化目标跟踪算法的效果。
5.撰写研究报告。根据研究成果，撰写研究报告，对研究过程和成果进行总结和分析。
三、任务要求
1.熟悉计算机视觉和深度学习相关领域的知识，具有相关的python编程经验。
2.需要掌握卷积神经网络的相关知识，了解目标跟踪技术的理论和常用算法。
3.需要实现基于卷积神经网络的目标跟踪算法。需要在数据集上进行测试，评估算法的跟踪精度、跟踪速度和鲁棒性。
4.根据评估结果，提出相应的改进方案，优化算法的效果。
5.撰写研究报告。对研究过程和成果进行总结和分析，提出研究的不足之处和改进方法。
四、成果要求
1.研究报告，内容包括课题的研究背景、方法、实验结果和分析、改进方案等。要求不少于20页。
2.原型系统，包括基于卷积神经网络的目标跟踪算法实现和相关的评估代码。
3.数据集，包括用于评估目标跟踪算法的数据集和相关的标注文件。
五、时间安排
1.第1-2周：研究卷积神经网络的相关知识，了解目标跟踪技术的研究现状和存在的问题。
2.第3-4周：设计基于卷积神经网络的目标跟踪算法，并实现原型系统。
3.第5-6周：在数据集上进行测试和评估，分析算法的跟踪精度、跟踪速度和鲁棒性。
4.第7-8周：根据评估结果，提出改进方案，并对算法进行优化。
5.第9-10周：完成研究报告和相关材料的整理。
六、参考文献
[1]Y.Wu,J.Lim,andM.Yang,“ObjectTrackingBenchmark,”IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.37,no.9,pp.1834–1848,Sept.2015.
[2]D.Held,S.Thrun,andS.Savarese,“LearningtoTrackat100FPSwithDeepRegressionNetworks,”arXiv:1604.01802[cs],Apr.2016.
[3]L.Bertinetto,J.Valmadre,J.F.Henriques,A.Vedaldi,andP.H.Torr,“Fully-ConvolutionalSiameseNetworksforObjectTracking,”arXiv:1606.09549[cs],June2016.
[4]S.Zhang,R.Benenson,andB.Schiele,“TrackingasOnlineDecision-Making:LearningaPolicyfromStreamingVideoswithReinforcementLearning,”arXiv:1707.04991[cs],Jul.2017.