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基于区域卷积神经网络的目标实时检测的任务书
一、任务形式
基于区域卷积神经网络(RCNN)的目标实时检测技术是当今计算机视觉领域热门的研究方向之一。该技术可以极大地提高目标检测的准确率和速度，广泛应用于视频监控、自动驾驶、智能识别等领域。本任务将结合理论学习和实践操作，对RCNN基本原理和实现方法进行深入探讨，帮助学员掌握RCNN实时目标检测技术。
二、任务目标
本任务主要旨在探讨以下内容：
1.RCNN方法的基本原理与发展历程。了解RCNN及其两个重要的后续改进FastRCNN和FasterRCNN，理解每个版本的总体框架、特点、优势和不足，为后续实战应用打下基础。
2.RCNN实现方法和技巧。理解RCNN流程，包括特征提取、区域建议、分类、回归以及后处理等步骤，掌握实现过程中可能遇到的常见问题及其解决方法。
3.RCNN实时目标检测实践。展示如何用RCNN对图像中的目标进行检测，构建RCNN实时检测系统，实现快速、高效、准确的目标检测。
三、任务计划
本任务分为理论学习和实践操作两个部分：
1.理论学习
（1）了解传统目标检测方法和RCNN发展历程。
（2）掌握RCNN算法流程和相应的组成部分，如ROIPooling、SVM分类器等。
（3）学习RCNN改进版本FastRCNN和FasterRCNN的主要改进思路和技术手段。
（4）理解RCNN算法的评价方法，并可借助相关工具评估模型性能。
2.实践操作
（1）掌握使用Python编写RCNN实现代码的技巧，包括数据准备、模型训练和测试等环节。
（2）在实验平台上进行RCNN实践，实现对特定对象的快速、高效、准确的检测。
（3）能够对训练和测试过程中遇到的问题进行分析和解决，如训练时间长、预测速度慢等。
四、任务要求
1.任务完成时间为两周。
2.学员需要在规定时间内认真阅读RCNN相关论文和教程，并结合实践项目进行理论深入探讨，提高对算法的理解和掌握。
3.在实践项目中，学员需要至少针对一个特定对象进行RCNN实时检测。实验数据可自己实现，并在实验平台上进行训练和测试，给出测试结果。
4.学员需详细记录整个项目的完成过程和相关数据资料，包括模型训练的数据、超参数设置、结果评估等。
五、任务评估
1.理论学习部分（占比50%）
（1）总结RCNN算法的基本原理和发展历程，尤其是FastRCNN和FasterRCNN的主要改进思路和技术手段(20%)
（2）掌握RCNN算法的流程和相关技术细节，如ROIPooling、SVM分类器等(20%)
（3）能够运用相关工具评估RCNN实践结果的准确率和速度，提出可行性改进措施(10%)
2.实践操作部分（占比50%）
（1）能够借助Python编写RCNN实现代码，并对数据进行预处理、标注、训练和测试，并成功完成实践项目(30%)
（2）能够对训练和测试过程中遇到的问题进行分析和解决，并给出改进建议(10%)
（3）能够系统记录整个项目的完成过程和相关数据资料，包括模型训练的数据、超参数设置、评估结果等(10%)