毕业设计

设计内容

​ 目标检测是计算机视觉领域的一项关键技术，是后续目标识别、目标理解等高阶任务的前序。随着深度神经网络研究的快速发展，目标检测已经能达到甚至超过人类的相应能力。然而，大规模神经网络的推理需要强大的算力支持，如果将其移植到低功耗，小体积，算力低的嵌入式平台上是实现目标检测应用于移动端的关键步骤。本课题重点研究YOLO系列目标检测模型在英伟达Xavier系列板卡上的实现。

技术要求

  • 掌握linux操作系统、目标检测与深度学习的相关概念

  • 研究YOLO系列目标检测模型，阅读源码

  • 收集数据集，通过训练给出优化后的神经网络模型并部署至嵌入式平台上

成果形式

​ 开题报告；毕设论文；神经网络程序和实验结果