【课题推荐发表期刊】

【课题背景】

目标检测是计算机视觉领域的一项基础任务，旨在从图像中准确地识别并定位出预定义类别的物体实例，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等领域，具有重要的现实意义。随着深度学习技术的发展，目标检测的精度和效率得到了显著提升，然而，现有方法在处理复杂场景和多样化目标时，仍存在精度和实时性不足的问题。

本课题旨在通过集成迁移学习与Yolo（You Only Look Once）算法，开发一种高精度的目标检测方法，通过结合迁移学习的优势和Yolo算法的高效性，期望提升目标检测模型的准确性和鲁棒性，从而推动相关领域的发展。

【课题方向参考】

• 优化Yolo算法：对Yolo算法进行优化，提升模型的检测精度和实时性。

• 迁移学习融合：提出一种创新的迁移学习策略，结合大规模预训练模型，提高目标检测的特征提取能力。

• 高效训练与推理机制：开发高效的训练与推理机制，减少模型训练时间，提高推理速度，适应复杂场景的应用需求。

【适合人群】

计算机科学、控制科学与工程等相关专业的硕士研究生，要求了解机器学习相关知识，熟悉matlab或python。

【课题收获】

• 高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）

• SCI/CCF期刊投递与发表指导

• 结业证书

【导师介绍】

张老师，211高校，讲师，博士

• 担任Applied intelligence Applied energy TII，IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，Energy审稿人；

• 研究方向：人工智能、计算机、大数据；

• 以第一作者身份，在行业顶尖期刊/会议上发表7篇高质量论文，其中4篇一区TOP，包括Journal of cleaner production，Applied intelligence，The journal of supercomputing等

• 具备丰富的英文写作经验和学术指导经验；熟练使用matlab, python

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整

【推荐阅读】

• 2023 改进YOLOv5s和迁移学习对番茄穴盘苗的分级检测