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1. 毕业设计（论文）主要内容：
YOLO（You only look once）是目前流行的目标检测模型之一，目前最新已经发展到V3版本。YOLO模型把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以实现从输入图像直接预测物体的位置与类别概率，实现目标物体的快速预测。本文使用labelling工具对图片进行画框标注，保存为训练数据集；基于Keras版本，下载YOLOv3的预处理模型，并将之前的训练数据集转换为yolo格式的文件（包括训练集、测试集、验证集）；转换下载的YOLO权重文件，完成模型的训练。最后调用测试YOLO模型，实现对特定目标的检测。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）完成开题报告
2. 完成开题报告
3. 学习深度学习理论，掌握python环境编译
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周——第3周：进行资料收集与课题调研，完成文献综述，撰写开题报告。
第4周——第5周：学习掌握YOLO基本原理，完成论文开题。
第6周——第12周：完成数据标注，搭建YOLO预训练模型，撰写论文初稿。
4. 主要参考文献
[1] Joseph Redmon, SantoshDivvala, Ross Girshick, Ali Farhadi: You Only Look Once: Unied, Real-TimeObject Detection. IEEE CVPR, 2016.
[2] Joseph Redmon, AliFarhadi: YOLO9000: Better, Faster, Stronger. arXiv preprintarXiv:1612.08242,2016
[3] Joseph Redmon, AliFarhadi: YOLOv3:An Incremental Improvement. arXiv preprintarXiv:1804.02767,2018
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