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的核心任务之一，在自动驾驶、机器人导航、智能监控等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术的快速发展为目标检测带来了革命性的突破，使得目标检测的精度和效率都得到了显著提升。
本选题旨在研究基于深度学习的目标检测算法，并探讨其在实际应用中的性能和潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测作为计算机视觉的重要研究方向，近年来取得了显著进展，尤其是在深度学习技术的推动下，目标检测的性能得到了质的飞跃。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习目标检测领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面:1.目标检测问题概述:介绍目标检测问题的定义、应用场景、挑战以及评价指标等，为后续内容奠定基础。
2.深度学习目标检测算法综述:系统介绍基于深度学习的目标检测算法，包括Two-stage目标检测算法、One-stage目标检测算法、Anchor-free目标检测算法以及Transformer-based目标检测算法等，分析不同算法的优缺点，并比较其性能和效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用探索相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，深入分析目标检测问题的背景、研究现状和发展趋势，为研究方向的确定奠定基础。
其次，研究和分析现有的深度学习目标检测算法，包括Two-stage、One-stage、Anchor-free和Transformer-based等算法，比较它们的优缺点，并选择合适的算法作为基础模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对特定应用场景的目标检测模型优化:将针对自动驾驶、智能监控等实际应用场景，对目标检测模型进行优化，例如针对小目标检测、遮挡目标检测等问题，提出改进方案，以提高模型在特定场景下的性能。
2.轻量化目标检测模型设计:针对移动设备和嵌入式系统对模型大小和计算量的限制，设计轻量化的目标检测模型，以满足实时性和资源受限的应用需求。
3.多传感器融合的目标检测:研究如何将深度学习目标检测算法与其他传感器数据（例如激光雷达、毫米波雷达等）进行融合，以提高目标检测的精度和鲁棒性。
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] 赵永强,刘文印,徐俊.基于深度学习的目标检测算法综述[J].计算机应用研究,2021,38(10):2913-2921,2927.
[2] 刘宇,刘华平,周文晖,等.基于深度学习的目标检测研究进展[J].电子学报,2021,49(02):385-402.
[3] 刘鹏,谢维信,张长海,等.基于深度学习的目标检测方法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(15):14-28.
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