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基于改进卷积神经网络的目标检测研究的任务书
任务书
课题名称：基于改进卷积神经网络的目标检测研究
一、课题背景和意义
随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测在各种应用场景中得到了广泛的应用。从人脸识别、物体识别到自动驾驶等领域，目标检测技术成为了实现智能化的基础技术之一。而卷积神经网络（CNN）则是实现目标检测任务最常用的深度学习算法之一，其在计算机视觉领域已经取得了非常出色的成果。
然而，当前主流的CNN模型（如FasterR-CNN、SSD等）在识别目标边缘模糊、尺寸偏小等方面仍有不足之处，导致目标检测准确率和性能受到限制。因此，如何改进CNN模型来提高目标检测的准确率和性能，成为了当前的一项研究热点。
二、研究内容
本课题的研究内容主要包括以下两个方面：
1.改进目标检测的CNN模型
通过对常用CNN模型（如FasterR-CNN、SSD等）的改进，提升其在目标检测任务中的性能和准确率。具体实现方法包括但不限于：
-设计新的网络结构，以提高CNN模型对模糊目标或小目标的识别能力。
-引入先进的损失函数，加强CNN模型对物体边界和分类的学习。
-优化网络参数和训练策略，进一步提升CNN模型的性能。
2.多物体跟踪
除了目标检测外，本课题还将探讨基于改进CNN模型的多物体跟踪算法。该算法将通过对多目标跟踪建模、训练和评估，实现从复杂场景中准确和高效地跟踪多个目标。
三、研究方案和方法
针对上述研究内容，本课题的主要研究方案和方法如下：
1.CNN模型改进
-设计新的网络结构：结合传统的目标检测算法和最新的CNN模型结构，提出一种新的CNN模型，以支持小目标检测和准确目标定位。
-引入新的损失函数：将交叉熵损失函数和边界框回归损失函数结合起来，提出一种新的全局损失函数，以增加CNN模型对边缘检测和分类的准确性。
-优化网络参数：提出一种深度神经网络的权重初始化的方式，以克服梯度消失等问题，加快收敛速度和提高学习效率。
2.多物体跟踪
-多目标检测：利用改进的CNN模型进行多目标检测，并利用在线跟踪器对物体进行跟踪，实现对多个物体的可靠跟踪。
-基于匈牙利算法的数据关联：利用匈牙利算法将已检测到的物体关联起来，并在跨帧之间随着运动方向进行匹配，提升多物体跟踪的准确率。
-多目标跟踪评估：通过比较不同多目标跟踪算法的性能指标，分析其优劣，提出最优算法的设计方案。
四、进度计划
本课题的进度计划如下：
第1-2个月：查阅文献，了解目标检测和多物体跟踪的基本理论和发展现状。
第3-4个月：设计改进CNN模型的方案，并在标准的目标检测数据集上进行训练和测试，获得改进后的CNN模型。
第5-6个月：利用改进后的CNN模型进行多目标检测，并评估检测结果的精度和效率。
第7-8个月：基于匈牙利算法实现多物体的跟踪，并根据多种性能指标对不同算法进行评估。
第9-10个月：对CNN模型和多目标跟踪算法进行优化，并撰写研究论文及相关技术报告。
第11个月：进行研究成果的总结和归纳，准备答辩报告。
第12个月：论文修改和准备答辩。
五、预期成果
预期的研究成果包括以下方面：
1.对CNN模型进行改进，提高其在目标检测任务中的性能和准确率。
2.提出基于改进CNN模型的多物体跟踪算法，并在标准数据集上进行评估，验证其准确率和效率。
3.在国内外顶尖学术会议和期刊上发表研究论文，并获得专业人士的认可和好评。
4.为实现智能物体控制、自动驾驶和智慧城市等场景下的智能化应用做出贡献。
六、参考文献
[1]Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,etal.(2016).SSD:SingleShotMultiBoxDetector.EuropeanConferenceonComputerVision.
[2]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,etal.(2015).FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems.
[3]Milan,A.,Leal-Taixé,L.,Reid,I.,etal.(2016).MOT16:ABenchmarkforMulti-ObjectTracking.arXivpreprintarXiv:1603.00831.
[4]Bochkovskiy,A.,Wang,C.Y.,Liao,H.Y.M.,etal.(2020).YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection.arXivpreprintarXiv:2004.10934.