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基于CNN算法的图像目标检测设计与实现 任务书

 2020-02-28 12:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

目标检测,也叫目标提取,是一种基于目标几何和统计特征的图像分割,它将目标的分割和识别合二为一,其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中,需要对多个目标进行实时处理时,目标自动提取和识别就显得特别重要。利用深度学习中的CNN(Convolutional Neural Network卷积神经网络算法)来处理目标检测的问题,这个方法可以提高检测效率的同时,也提高目标检测的效果。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅相关参考文献资料不少于15篇(其中近5年外文文献不少于3篇)。完成开题报告。

2.完成软件的设计。

3.完成系统功能调试,保证其可靠性。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

完成任务的周次

第1周—第4周 搜集资料,查阅相关文献资料,明确研究内容,确定方案,撰写完成开题报告。

第5周—第6周 论文开题,根据论文要求,确定设计方案。

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4. 主要参考文献

[1]felzenszwalb p, mcallester d,ramanan d. a discriminatively trained, multiscale, deformable partmodel[c]//cvpr, 2008: 1-8.

[2] felzenszwalb p f, girshick r b,mcallester d, et al. object detection with discriminatively trained part-basedmodels[j]. pami, 2010, 32(9): 1627-1645.

[3]szegedy c, toshev a, erhan d.deep neural networks for object detection[c]//nips. 2013: 2553-2561.

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