1. 本选题研究的目的及意义
目标检测和图像分割是计算机视觉领域的两大核心任务，其目标是从图像或视频中识别、定位和分割出感兴趣的目标。
近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了目标检测和图像分割技术的发展，其中，MaskR-CNN作为一种高效、准确的实例分割算法，在各个领域都取得了显著的成果。
本选题旨在研究基于MaskR-CNN的目标检测与分割技术，探索其在实际场景中的应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测和图像分割作为计算机视觉的核心任务，一直是国内外研究的热点。
近年来，深度学习的兴起为目标检测和图像分割技术带来了革命性的突破。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.深入研究MaskR-CNN算法原理：-研究特征金字塔网络（FPN）的多尺度特征融合机制，分析其对目标检测和分割的影响。
-研究区域建议网络（RPN）的区域建议生成机制，分析其对目标定位的影响。
-研究RoIAlign层的特征采样机制，分析其对掩码预测的影响。
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，了解目标检测和图像分割领域的最新研究进展，特别是MaskR-CNN算法的相关研究。
2.算法研究：深入研究MaskR-CNN算法的原理，包括各个模块的结构、功能和相互关系，为后续的模型优化和改进奠定基础。
3.模型构建：选择合适的深度学习框架，搭建MaskR-CNN模型训练和测试平台。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于MaskR-CNN的改进算法，用于提高目标检测和分割的精度和效率。
2.将MaskR-CNN算法应用于新的领域，例如医学影像分析、遥感图像解译等，并取得良好的应用效果。
3.对MaskR-CNN算法的训练策略、损失函数、网络结构等方面进行优化，提升模型的性能和泛化能力。
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] 何凯明, 任少卿, Girshick R, 等. Mask R-CNN[C]//2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). Venice, 2017: 2980-2988.
[2] Girshick R, Donahue J, Darrell T, 等. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation[C]//2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Columbus, OH, USA, 2014: 580-587.
[3] He K, Zhang X, Ren S, 等. Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015, 37(9): 1904-1916.
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