基于区域卷积神经网络的图像物体检测任务书
2020-04-09 12:03:51
1. 毕业设计（论文）主要内容：
图像物体检测就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，要解决的首要问题就是物体在哪里。利用区域卷积神经网络模型fast R-CNN/faster R-CNN实现图像物体检测，包括（1）深入分析区域卷积神经网络模型R-CNN/fast R-CNN/faster R-CNN图像物体检测基本原理。(2) 实现单物体目标和多物体目标检测。(3)实现GUI界面，能够按照固定格式输入图片，用方框标出图片中的所有目标。(4) 平台推荐采用tensorflow。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅15篇相关文献（含近五年外文3篇），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2. 认真填写周记，完成800字开题报告；
3. 完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1) 2018/1/14—2018/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2) 2018/3/1—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. 主要参考文献
[1] bengio, yoshua, ian j. goodfellow, and aaron courville. deep learning [m]. mit press,
2015.https://github.com/hftrader/deeplearningbook/raw/master/deeplearningbook.pdf
[2] lecun, yann, yoshua bengio, and geoffrey hinton. “deep learning [j]. nature 521.7553,
