1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域得到了越来越广泛的应用。
多目标图像检测旨在从图像或视频中识别出多个目标的位置和类别，是目标检测领域中的一个重要分支，具有重要的理论研究价值和实际应用前景。
本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：1.推动人工智能技术发展：多目标图像检测是人工智能领域中的一个重要研究方向，对于推动人工智能技术的发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，多目标图像检测技术取得了显著进展，出现了许多优秀的算法和模型，极大地推动了相关领域的发展。
1. 国内研究现状
国内学者在多目标图像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
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.研究卷积神经网络的基本结构和工作原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等核心组件的作用和特点，为后续开展多目标图像检测研究奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解多目标图像检测领域的最新研究进展、主要算法和模型、常用数据集和评价指标等，为研究方向的确定和技术路线的选择提供参考依据。
2.模型构建阶段：选择合适的卷积神经网络模型作为基础模型，根据具体的研究目标和数据集特点，对模型结构进行改进和优化，例如调整网络层数、引入新的模块等，以提高模型的检测精度和速度。
3.数据处理阶段：收集和整理相关数据集，对数据进行预处理，例如图像增强、数据扩充等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
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.提出一种改进的卷积神经网络模型，用于多目标图像检测。
该模型将结合现有模型的优点，并针对多目标图像检测任务的特点进行优化，以提高检测精度、速度和鲁棒性。
2.探索新的训练策略，以提高模型的性能。
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,徐华,王春晓,等.基于改进YOLOv5s的小目标检测算法[J].电子测量技术,2023,46(18):110-116.
[2]曹家乐,张凯,周游,等.融合注意力机制与多尺度特征的SAR图像目标检测[J].电子与信息学报,2023,45(08):2575-2584.
[3]李家豪,王春晓,李明.基于改进YOLOv5的小目标检测算法[J].计算机工程与应用,2023,59(15):188-195.
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