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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究目的及意义
2. 研究的基本内容与方案
2.1研究的基本内容
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。本研究拟实现一种深度学习算法，用以对特定图像进行目标检测。在深入研究深度学习和R-FCN基本原理基础上，利用Tensorflow框架完成相应网络的设计。训练基于COCO数据集的R-FCN神经网络，并实现图像中目标的检测。
2.2研究的目标
3. 研究计划与安排
第1－3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。
第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
第6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]Dai J , Li Y , He K , et al. R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks[J]. 2016.
[2] Zhu R , Sui D , Qin H , et al. An Extended Type Cell Detection and Counting Method based on FCN[C]// IEEE International Conference on Bioinformatics Bioengineering. IEEE, 2018.
[3]K. Zhang, Z. Zhang, Z. Li and Y. Qiao.Joint Face Detection and Alignment using
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