基于深度卷积神经网络的小目标检测的任务书

基于深度卷积神经网络的小目标检测的任务书一、选题背景目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，主要目的是在图像或视频中识别出感兴趣的目标，并确定它们的位置。在传统的目标检测中，大多数算法都是基于手工特

基于深度卷积神经网络的小目标检测的任务书 一、选题背景 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，主要目的是在图像 或视频中识别出感兴趣的目标，并确定它们的位置。在传统的目标检测 中，大多数算法都是基于手工特征提取和分类器的方法，比如Haar Cascade算法，HOG+SVM等等，但是这些算法存在着样本特异性和鲁 棒性差的问题，使得它们在复杂场景中的性能表现十分有限。 而深度卷积神经网络（CNN）的出现，使得目标检测在准确率和鲁 棒性方面获得了重大突破。CNN模型能够自动学习出图像的高级特征， 并且以端到端的方式实现目标检测，克服了传统方法中因手工特征提取 不准确和分类器泛化能力不足而产生的问题。 小目标检测是近年来目标检测中的一个热门话题，其主要任务是检 测那些属于小型目标且面积较小的物体，比如广告牌、标语等。小目标 检测的难点在于目标的大小和形状比较难以确定，而且可能存在着遮 挡、背景复杂等问题，这就需要提出一种能够自适应的小目标检测算 法，才能保证其准确率和鲁棒性。 因此，本题旨在借助深度卷积神经网络技术，提出一种高效准确的 小目标检测算法，为实际应用提供有力的支持。 二、研究内容 1.调研和分析小目标检测技术。 2.设计基于深度卷积神经网络的小目标检测算法，包括网络结构设 计、数据预处理、检测模型训练等。 3.实现小目标检测算法，并评估算法的性能表现，包括准确率、召 回率等指标。 4.基于实验数据，分析和比较该算法和其他相关算法的性能差异和