桂林电子科技大学毕业设计开题答辩PPT

研究背景与意义随着科技的快速发展，计算机技术已经深入到各个领域，其中，计算机视觉技术在图像识别、人脸识别、自动驾驶等方面有着广泛的应用。然而，由于光照变化...

研究背景与意义随着科技的快速发展，计算机技术已经深入到各个领域，其中，计算机视觉技术在图像识别、人脸识别、自动驾驶等方面有着广泛的应用。然而，由于光照变化、遮挡、姿态变化等因素的影响，计算机视觉技术在某些场景下仍然面临着较大的挑战。因此，如何提高计算机视觉技术的准确性和鲁棒性是当前研究的热点问题。针对上述问题，本文旨在研究基于深度学习的目标检测算法，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。具体来说，本文将研究基于YOLOv5的目标检测算法，并对其进行改进和优化，以提高其在复杂场景下的检测性能。本研究的理论意义在于深入探讨基于深度学习的目标检测算法的内在机制和原理，为计算机视觉技术的发展提供新的思路和方法。同时，本研究还具有重要的实际应用价值，能够提高目标检测的准确性和鲁棒性，为图像识别、人脸识别、自动驾驶等领域的发展提供技术支持。研究内容与方法本研究的主要研究内容是对基于YOLOv5的目标检测算法进行改进和优化，以提高其在复杂场景下的检测性能。具体来说，本研究将分为以下几个部分：文献综述对目标检测算法的相关研究进行综述和分析，了解当前研究的现状和发展趋势YOLOv5算法研究深入研究YOLOv5算法的原理和内在机制，掌握其关键技术和特点算法改进与优化针对YOLOv5算法的不足之处，提出改进和优化方案，包括数据增强、特征提取、损失函数等方面实验设计与实现设计实验来验证改进和优化后的算法的有效性和鲁棒性，并对实验结果进行分析和比较总结与展望总结本研究的主要工作和成果，指出研究中的不足之处和未来的研究方向本研究采用的主要研究方法包括文献综述、理论分析、实验验证等。具体来说，本研究将通过文献综述了解目标检测算法的相关研究和发展趋势；通过理论分析深入探讨YOLOv5算法的内在机制和原理；通过实验验证改进和优化后的算法的有效性和鲁棒性。预期成果与创新点预期成果：本研究旨在改进和优化基于YOLOv5的目标检测算法，以提高其在复杂场景下的检测性能。通过改进和优化算法的关键技术，预期能够提高目标检测的准确性和鲁棒性，为图像识别、人脸识别、自动驾驶等领域的发展提供技术支持。创新点：本研究将针对YOLOv5算法的不足之处进行改进和优化，提出新的数据增强、特征提取、损失函数等方面的方案。同时，本研究还将对实验结果进行分析和比较，以验证改进和优化后的算法的有效性和鲁棒性。这些创新点将为计算机视觉技术的发展提供新的思路和方法。