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重要研究方向，近年来取得了显著的进展，并在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域展现出巨大的应用潜力。
研究目的：本课题旨在研究和实现一种基于yolov3算法的目标检测系统，以提高目标检测的精度和速度。
研究意义：本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：1.推动目标检测技术的发展：yolov3算法作为一种高效的目标检测算法，本课题对其进行深入研究和改进，有助于推动目标检测技术的进一步发展。
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，其中基于深度学习的目标检测算法尤为突出。
yolov3算法作为其中的一种优秀代表，凭借其高效、准确的特点，受到了广泛关注和应用。
国内研究现状：国内学者在yolov3算法的基础上进行了一系列改进和优化工作，例如：针对yolov3算法在小目标检测方面的不足，提出了基于注意力机制和多尺度特征融合的改进方法；针对yolov3算法在复杂场景下的鲁棒性问题，引入了对抗学习和上下文信息等方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：1.深入研究yolov3算法的原理，包括darknet-53网络结构、多尺度特征融合、boundingbox预测、损失函数设计等关键技术。
2.设计并实现基于yolov3算法的目标检测系统，包括数据集选择与处理、模型训练环境搭建、目标检测流程设计等。
3.对系统进行测试和评估，包括模型训练与参数优化、目标检测结果可视化、性能评估指标与方法等。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解目标检测技术的发展现状、yolov3算法的原理以及相关改进方法，为课题研究奠定理论基础。
2.算法设计：在深入理解yolov3算法的基础上，针对其存在的不足，设计改进方案，例如：引入注意力机制、多尺度特征融合等方法提高检测精度；采用轻量级网络结构、模型压缩等技术降低计算复杂度。
3.系统实现：选择合适的数据集，并进行数据预处理，搭建模型训练环境，利用深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）实现yolov3算法，并根据设计方案进行改进。
5. 研究的创新点
1.针对yolov3算法在小目标检测方面的不足，提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的改进方法，有效提高了小目标的检测精度。
2.针对yolov3算法在复杂场景下的鲁棒性问题，引入对抗学习和上下文信息，增强了算法的抗干扰能力和对复杂场景的适应性。
3.针对yolov3算法的计算复杂度问题，结合轻量级网络结构和模型压缩技术，设计了一种高效的yolov3模型，在保证检测精度的同时，降低了计算复杂度，提高了检测速度。
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.redmon j, divvala s, girshick r, et al. you only look once: unified, real-time object detection[c]//proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 779-788.
2.liu w, anguelov d, erhan d, et al. ssd: single shot multibox detector[c]//european conference on computer vision. springer, cham, 2016: 21-37.
3.ren s, he k, girshick r, et al. faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks[j]. advances in neural information processing systems, 2015, 28.
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