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、机器人等领域展现出巨大的应用价值。
本选题旨在研究基于SSD的目标检测方法，并通过改进算法设计和优化实现，提升目标检测的精度、速度和鲁棒性，为相关应用提供技术支持。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测是计算机视觉领域的基础性研究课题之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，例如方向梯度直方图（HOG）、可变形部件模型（DPM）等。
然而，这些方法在处理复杂场景和多变目标时存在局限性。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.深入研究SSD算法的网络结构、损失函数、训练策略等关键技术，分析其优缺点以及在不同场景下的适用性。
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，了解目标检测技术的发展现状、最新研究成果以及SSD算法的研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计：基于SSD算法的原理和特点，针对其存在的不足，设计改进算法的方案，例如采用新的网络结构、损失函数或训练策略等，以提升算法的性能。
3.代码实现：选择合适的深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch），将改进后的SSD算法进行代码实现，并进行代码优化，提高算法的运行效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对SSD算法在特定场景下的不足，提出改进算法的策略，例如针对小目标检测问题，采用多尺度特征融合方法提升检测精度；针对遮挡目标检测问题，引入注意力机制提高模型对遮挡目标的识别能力。
2.在损失函数设计方面，探索新的损失函数，例如结合分类损失和定位损失，设计更有效的损失函数，提高模型的训练效率和检测精度。
3.通过实验验证改进算法的有效性，并与其他主流目标检测算法进行比较分析，为目标检测技术的应用提供参考。
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.彭冲,杨健,谢维信,等.基于改进SSD的轻量级目标检测模型[J].计算机应用,2022,42(01):216-223.
2.曹家乐,徐欣,徐华.融合注意力机制与特征融合的SSD目标检测算法[J].计算机应用,2021,41(12):3575-3580 3586.
3.邓红霞,李明,王瑜,等.改进SSD的毫米波雷达与红外图像融合目标检测[J].仪器仪表学报,2021,42(11):2725-2735.
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