高效存储的深度包检测算法的开题报告一、研究背景及意义深度学习技术的不断发展，使得深度卷积神经网络成为许多计算机视觉任务的首选算法。而包检测是其中一个重要的应用领域。包检测（ObjectDetection）指的是在一张图片或者视频序列中发现各种物体，并进行分类和识别，常见的应用场景有车辆检测、人脸检测、医学图像分析等等。在实际应用当中，包检测算法通常需要同时兼顾检测准确率和运行效率，因此高效存储的深度包检测算法具有重要的研究意义。二、研究内容及技术路线针对深度包检测算法的高效存储需求，本课题将探索以下内容：1.对ResNet、MobileNet等经典的深度卷积神经网络进行研究分析，以此为基础设计出高效、紧凑的网络结构，减少存储和计算量的复杂度；2.针对传统的区域建议算法（如FasterR-CNN）进行研究，提高其计算效率的同时保证精确率，在算法层面尽可能压缩模型体积；3.结合实际应用场景，构建数据集进行模型训练和验证，并在物体检测服务器以及嵌入式设备上进行模型部署的测试；4.验证算法的实际效果，并与其他业内先进算法进行效果对比和实验分析，不断优化算法。具体的技术路线如下图所示：三、研究难点及解决思路本课题的主要难点如下：1.如何在深度学习网络设计中在减少存储和计算量的复杂度的同时，保证检测精度和计算效率；解决思路：对现有的深度卷积神经网络进行研究分析，探索网络压缩和裁剪等技术，设计出高效、紧凑的网络结构。2.如何在保证检测精度的前提下优化区域建议算法的计算效率；解决思路：借鉴RetinaNet、CornerNet等先进算法的思路，挖掘目标检测的潜在特性，探索改进区域建议算法的优化方法。3.如何在实际应用中平衡检测效果和速度；解决思路：构建数据集进行模型训练和测试，在物体检测服务器以及嵌入式设备上进行测试，不断优化算法，达到最优解。四、论文结构及进度安排本论文共分为以下几个部分：第一章：绪论，介绍研究背景和意义、本研究的主要目标和意义、国内外研究现状和研究难点；第二章：原理分析，介绍目标检测相关的深度学习算法原理（如R-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD等），并重点讲解ResNet、MobileNet等经典网络的原理和优缺点；第三章：算法设计，以研究对象为基础，进行深度学习算法的设计；第四章：实验与优化，构建数据集进行模型训练和测试，并在物体检测服务器以及嵌入式设备上进行测试，对算法的效果进行对比分析和优化；第五章：结论与展望，总结研究成果，分析研究中的不足和可以改进之处，并展望未来研究方向。进度安排如下表所示：五、参考文献[1]GirshickR.Fastr-cnn[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015:1440-1448.[2]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2017,39(6):1137-1149.[3]HeK,ZhangX,RenS,etal.Deepresiduallearningforimagerecognition[J].ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,2016:770-778.[4]HowardAG,ZhuM,ChenB,etal.MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications[J].arXivpreprintarXiv:1704.04861,2017.[5]LawMT,DengJ.Cornernet:Detectingobjectsaspairedkeypoints[C]//ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV).2018:734-750.