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文档简介

基于区域的图像显著目标检测的开题报告一、研究背景及意义目标检测是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，其主要目标是在图像或视频中自动识别出感兴趣物体。随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测技术也越来越成熟，应用范围也越来越广泛，如安防监控、智能交通、自动驾驶、医疗影像、图像搜索等领域。显著目标检测是目标检测的一个重要分支，其主要目的是在图像中找出最具显著性的目标区域。显著目标检测的应用场景包括图像搜索、广告植入、图像编辑、图像检索等领域。目前，基于深度学习的显著目标检测方法已经相当成熟，如RCNN,FastRCNN,FasterRCNN，YOLO,SSD等。虽然这些方法在精度上都取得了不错的成绩，但这些方法需要预训练模型，模型参数较多，且需要较长的训练时间，因此不适用于低功耗设备。此外，基于DL的目标检测方法往往依赖于较高的计算能力和数据集的多样性，因此应用面受限。因此，如何快速而准确地检测出图像中的显著目标，是一个值得研究的问题。二、研究内容本文将研究一种基于区域的显著目标检测方法。首先，借鉴已有的区域检测方法，如SelectiveSearch、EdgeBoxes等方法，生成若干个候选区域。然后，利用特征提取技术，对这些候选区域进行特征提取，得到对应的高维特征向量。最后，利用机器学习或深度学习模型，对这些区域进行分类，以区分出显著目标与非显著目标。本文将探究以下几个方面：1.候选区域的生成方法：本文将尝试采用基于区域的方法，如SelectiveSearch、EdgeBoxes等方法，在保证区域数量不过多的前提下，尽可能覆盖整张图像。2.特征提取方法：本文将尝试利用卷积神经网络（CNN）对候选区域进行特征提取。根据候选区域的大小和尺寸，选择不同层数和卷积核大小的CNN网络，获得高维特征向量。3.模型设计：本文将研究分类器的设计，确定适合本研究的最优分类器。尝试了深度学习模型，如支持向量机（SVM），全连接神经网络等。三、研究方法及步骤1.数据集收集：收集符合研究要求的数据集，如MSRA10K、PASCALVOC等数据集。2.候选区域的生成：使用SelectiveSearch方法生成候选区域。3.特征提取：根据候选区域的大小和尺寸，选择不同层数和卷积核大小的卷积神经网络，获得高维特征向量。4.模型训练：将所得到的特征向量作为训练数据，训练分类器，得到显著目标和非显著目标的分类模型。5.模型测试：对新的数据集进行测试，评估分类模型的性能。四、预期成果及意义本文预期实现一种基于区域的显著目标检测方法，探究其可行性及性能。如期实现该方法，可得到以下成果：1.实现一个快速而准确的显著目标检测方法，适用于低功耗设备。2.可以较好地识别图像中的显著物体，为图像

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