1. 本选题研究的目的及意义

目标检测作为计算机视觉领域中的一个核心问题，近年来随着深度学习的快速发展取得了显著的进展。

目标检测的目标是在图像或视频中精确定位并识别出感兴趣的目标，其在自动驾驶、机器人视觉、安防监控、医学影像分析等领域有着广泛的应用。

本选题旨在研究基于tensorflow的fasterr-cnn目标检测算法设计，并探讨其在实际应用中的性能。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，目标检测技术取得了显著进展，其中fasterr-cnn作为一种经典的两阶段目标检测算法，受到了广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

国内学者在fasterr-cnn的基础上进行了一系列改进和优化，例如：针对fasterr-cnn对小目标检测效果不佳的问题，提出基于多尺度特征融合的fasterr-cnn算法，有效提高了小目标检测精度；针对fasterr-cnn计算量大、速度慢的问题，提出轻量级fasterr-cnn算法，在保证检测精度的同时提高了检测速度；针对特定应用场景，设计了基于fasterr-cnn的行人检测、车辆检测、遥感目标检测等算法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是研究基于tensorflow的fasterr-cnn目标检测算法设计。

1. 主要内容

1.研究fasterr-cnn目标检测算法的基本原理，包括卷积神经网络、区域建议网络、fastr-cnn检测网络等核心模块。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解目标检测算法、fasterr-cnn算法、tensorflow框架等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.数据集准备：选择合适的公开数据集作为实验数据，例如pascalvoc、coco等，并对数据集进行预处理，包括图像标注、数据增强等操作，以提高模型的泛化能力。

3.模型构建：使用tensorflow框架搭建fasterr-cnn模型，包括特征提取网络、区域建议网络、fastr-cnn检测网络等核心模块。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.基于tensorflow框架实现了fasterr-cnn算法，并对其进行改进和优化，以提高算法的检测精度和速度。

2.在公开数据集上对算法进行测试，并与其他目标检测算法进行比较分析，验证了算法的有效性和先进性。

3.对实验结果进行深入分析，总结了fasterr-cnn算法的优缺点，并提出了改进方向，为后续研究提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘洋, 谢毓湘, 张立明, 等. 基于改进faster r-cnn的自然场景下交通标志检测[j]. 电子与信息学报, 2018, 40(10): 2344-2352.

2. 常亮, 邓小明, 陶建华. 基于faster r-cnn模型的sar图像舰船目标检测[j]. 雷达学报, 2018, 7(02): 194-202.

3. 周龙, 刘峰, 吴建鑫, 等. 基于faster r-cnn和3d模板匹配的rgb-d图像人机交互物体识别方法[j]. 光学精密工程, 2018, 26(08): 1999-2009.