1. 毕业设计（论文）主要内容：

深 度学习是基于人工神经网络的机器学习中的一个分支，在许多领域(如图像处理、语音识别、自然语言处理)取得了突破。

近年来，随着研究开发人员对于深度学习开发过程要求的不断提高，一些世界项尖的科研机构开始寻求快速、高效的深度学习开发模式，因此就产生了包括caffe深度学习框架在内的多种深度学习开发框架。

这些深度学习框架为科研机构、相关开发人员提供了高效、快速的开发模式。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

需要完成的主要工作

为实现目标，需要完成的工作主要包括：1）搭建并了解caffe深度学习框架；2）研究不同的深度学习网络，选择合适的深度网络进行目标检测；3）获取数据集，设计合适的网络模型；4）训练网络模型，实现目标检测，并对目标检测准确性和实时性进行比较分析。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

(1)2018/1/14—2018/3/5：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2018/3/6—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；
(4)2018/5/26—2018/6/6：准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] r. girshick, j. donahue, t. darrell, and j.malik, “rich feature hierarchies for accurate object detection and semanticsegmentation,” in ieee conference on computer vision and pattern recognition,2014.

[2] r. girshick, “fast r-cnn,” in ieeeinternational conference on computer vision, 2015.

[3] s. ren, k. he, r. girshick, and j. sun, “fasterr-cnn: towards realtime object detection with region proposal networks,” inadvances in neural information processing systems, 2015.