1. 本选题研究的目的及意义
目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性任务，在自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域有着广泛的应用。
近年来，深度学习的兴起极大地推动了目标检测技术的发展，但现有方法在复杂场景下仍面临着一些挑战，例如目标尺度变化、遮挡、光照变化等。
视觉显著性是人类视觉系统的一种重要机制，它能够帮助人们快速地从复杂的场景中提取出感兴趣的目标区域。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，视觉显著性在目标检测中的应用越来越受到重视，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在将视觉显著性应用于目标检测方面取得了一定的进展。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，通过查阅文献资料，深入研究视觉显著性理论和目标检测算法，分析其优缺点和适用场景，为算法设计奠定理论基础。
其次，根据研究目标和相关理论，设计基于视觉显著性的目标检测算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种融合视觉显著性信息的XXXX目标检测算法:针对现有目标检测算法在复杂场景下存在的问题，结合XXXX视觉显著性模型，提出一种XXXX算法。
该算法能够有效地XXXX，从而提高目标检测的精度和效率。
（可根据实际情况修改）
2.构建XXXX数据集，并进行XXXX分析:针对XXXX问题，构建XXXX数据集，用于XXXX研究。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 周欣,姜志强,杨亮,等.融合多级特征和显著性区域的目标检测算法[J].计算机科学,2022,49(01):257-264.
[2] 王楠,王艳,高文.视觉显著性引导的图像显著目标检测[J].智能系统学报,2021,16(03):467-481.
[3] 谢博思,赵伟杰,王静.基于改进SSD模型的目标检测方法研究[J].计算机工程与应用,2021,57(11):161-167.
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