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小目标检测算法研究的开题报告

一、选题背景

在计算机视觉领域中，目标检测一直是一个重要的问题。目标检测

可以用于自动驾驶、视频监控、智能家居等众多领域。目标检测大致分

为两种类型：基于分类的目标检测和基于回归的目标检测。分类的目标

检测方法将图像分为多个类别，然后再用分类器进行判断，判断类别是

否为目标；回归的目标检测方法则主要通过回归目标的位置来实现。

目前，目标检测算法呈现出越来越高的精确度和速度，而小目标检

测作为目标检测领域的重要问题之一，尤其需要更高精度和更快速的算

法。因此，对小目标检测算法进行研究具有重要的实际应用价值。

二、选题意义

小目标检测一直是计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题，主要

是因为小目标往往呈现出较低的信噪比、目标大小不一、高度重叠、背

景复杂的特点。更高精度和更快速的小目标检测算法将会有以下重要应

用价值：

1.智能家居：提高安保系统的监控精度，精细化家居管理。

2.自动驾驶：提高自动驾驶系统的运作精确度，更加准确快速的反

应。

3.医学成像：在医生进行微小细节的注视、诊断上提供帮助。

三、选题方法和技术路线

本课题旨在深入研究小目标检测算法，目标是从现有算法出发，分

析算法的特点，并对多种常用算法进行综合比较，提出一种针对小目标

检测具有更高实用价值的改进算法。我们将采用以下方法和技术路线：

1.了解目前主流的小目标检测算法：包括传统的目标检测算法（如

HOG、SURF等）和深度学习的目标检测算法（如FasterR-CNN、YOLO、

SSD等），分析它们的优缺点，以此为基础提出创新性的算法。

2.设计小目标检测算法：在确定算法的性能指标、调参和模型选择

等方面进行详细的考虑，同时对算法中存在的问题和改进方法进行研究

和探讨。

3.实验验证和模型评估：在公开的小目标检测数据集上进行实验验

证和模型评估，对比算法的性能指标、检测速度、准确度等，评估算法

的可靠性和实用性。

四、预期成果

我们预期的研究成果有以下三个方面：

1.提出一种针对小目标检测的高精度、快速的算法。

2.在公开的小目标检测数据集上进行实验验证和模型评估，评估算

法的可靠性和实用性。

3.通过本次研究，为小目标检测及计算机视觉领域的研究提供实用

性和理论价值的参考和借鉴。

五、研究难点和解决方案

本研究所面临的主要难点在于，小目标检测算法需要处理大比例、

对比度低、高度重叠等诸多问题，这些问题难以通过简单的算法或简单

的特征解决。我们将采用以下方案解决这些问题：

1.综合利用多种特征进行小目标检测，提高检测精度。

2.采用更加精细的调参手段，确定算法性能指标。

3.尝试深度学习中的注意力机制、金字塔网络、卷积神经网络等算

法，提高检测准确度和速度。

六、研究时间安排

预计本研究的时间安排如下：

1.文献调研和算法分析：1个月

2.小目标检测算法设计和实验验证：4个月

3.实验评估和结果分析：1个月

4.论文撰写和答辩准备：2个月

七、参考文献

[1]GirshickR.FastR-CNN.Proceedingsofthe2015IEEE

InternationalConferenceonComputerVision,2015:1440-1448.

[2]LiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:Singleshotmultibox

detector.ProceedingsoftheEuropeanconferenceoncomputervision

(ECCV),2016:21-37.

[3]RedmonJ,FarhadiA.YOLOv3:AnIncrementalImprovement.

arXivpreprintarXiv:1804.02767,2018.

[4]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-time

objectdetectionwithregionproposalnetworks.IEE