1. 毕业设计（论文）主要内容：

行人检测是目标检测领域的重要分支，近年来在智能驾驶等方面得到了广泛关注。深度网络在目标检测中的使用使目标检测的准确率和速度都达到了新的高度，其中YOLO网络是目前最优秀的目标检测架构之一，在检测实时性方面表现尤为突出。在智能驾驶的情境下，如何在保证实时性的条件下提升YOLO的准确率是一个难题。本课题复现yolov3目标检测网络并达到预期实验效果并修改，然后在相应的数据集下对该网络进行实验是否在检测速度或准确度上有一定提升。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）理解并掌握yolo中使用的理论基础和算法，复现yolov3目标检测网络并达到预期实验效果。在智能驾驶的情景下对该网络进行修改并实验是否在检测速度或准确度上有一定提升。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周： 根据实际情况选用和设计合适的网络结构，使yolov3能完成智能驾驶情景下行人检测任务。

4. 主要参考文献

[1] 高宗,李少波,陈济楠, 等.基于yolo网络的行人检测方法[j].计算机工程,2018,44(5):215-219,226.doi:10.19678/j.issn.1000-3428.0046885.

[2] benensonr, omran m, hosang j, et al. ten years of pedestrian detection, what have welearned?[c]// european conference on computer vision. 2014.

[3]redmon j , farhadi a . yolov3: an incremental improvement[j]. 2018.