1. 本选题研究的目的及意义
物体检测与分类是计算机视觉领域中的重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位感兴趣的目标，并确定其类别。
该技术在自动驾驶、机器人视觉、安防监控、医疗影像分析等领域具有广泛应用，对推动社会发展和科技进步具有重要意义。
本选题旨在研究基于卷积神经网络的物体检测与分类方法，探索深度学习技术在该领域的应用潜力，并致力于提高物体检测与分类的精度和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术快速发展，卷积神经网络（CNN）在物体检测与分类领域取得了显著成果。
国内外许多学者和研究机构都致力于探索基于CNN的物体检测与分类方法，并取得了一系列突破。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕基于卷积神经网络的物体检测与分类展开深入研究，主要内容包括：1.卷积神经网络基础：研究卷积层、池化层、激活函数、全连接层等基本组件，以及网络训练与优化方法。
2.基于卷积神经网络的物体检测：研究基于区域的物体检测方法、基于回归的物体检测方法，以及常用物体检测算法如FasterR-CNN、YOLO等。
3.基于卷积神经网络的物体分类：研究图像分类基本概念，常用分类网络架构如VGG、ResNet等，以及迁移学习与微调、分类性能评估指标等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献综述：深入调研国内外关于卷积神经网络、物体检测与分类的最新研究成果，了解相关理论、方法和技术，为研究提供理论基础。
2.数据集选择：选择合适的公开数据集作为研究对象，例如ImageNet、COCO、PASCALVOC等，并对数据集进行分析，了解其特点和难点。
3.模型选择与改进：研究现有的卷积神经网络模型，如FasterR-CNN、YOLO、SSD等，并根据研究目标和数据集特点进行改进和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于轻量级卷积神经网络的物体检测与分类：针对移动设备和嵌入式系统资源受限的特点，研究轻量级卷积神经网络模型，以降低计算复杂度和内存占用，提高检测和分类效率。
2.多尺度特征融合与注意力机制的应用：将多尺度特征融合和注意力机制应用于物体检测与分类，以提高模型对不同大小和形状物体的感知能力，增强模型的鲁棒性和泛化能力。
3.结合特定应用场景的模型优化：针对不同的应用场景，如自动驾驶、机器人视觉、医疗影像分析等，对模型进行优化和改进，以提高模型在特定场景下的性能和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘宇, 王士同. 基于深度学习的物体检测算法综述[J]. 电子技术应用, 2023, 49(01): 1-12.
2. 魏秀参, 刘文印, 潘振福, 等. 基于深度学习的图像分类方法研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(16): 20-32.
3. 周飞燕, 金林鹏, 董军. 基于深度学习的遥感图像目标检测与识别[J]. 遥感学报, 2021, 25(09): 1971-1995.
