基于maskrcnn的服饰关键点检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

服饰关键点检测作为计算机视觉领域的一项重要任务，在虚拟试衣、服装检索、人体姿态估计等方面具有广泛的应用前景。

研究目的：
本选题旨在探索基于maskr-cnn的服饰关键点检测方法，实现对服饰图像中关键点（如领口、袖口、腰线等）的精准定位。

通过研究maskr-cnn模型在服饰关键点检测任务上的应用，提升模型对不同类型、不同姿态服饰图像的检测精度和鲁棒性。

2. 本选题国内外研究状况综述

服饰关键点检测是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一定的成果。

国内研究现状：
国内学者在服饰关键点检测方面取得了一系列进展，特别是在深度学习方法的应用方面。

例如，一些研究利用深度卷积神经网络（cnn）提取服饰图像特征，并结合回归模型进行关键点定位。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。

首先，通过查阅相关文献资料，了解服饰关键点检测的国内外研究现状、主要方法和技术难点，以及maskr-cnn模型的原理和应用。

其次，根据服饰关键点检测的特点，对maskr-cnn模型进行改进和优化，设计合适的网络结构和损失函数。

5. 研究的创新点

1.针对服饰关键点检测任务的特点，对maskr-cnn模型进行改进和优化，例如设计新的关键点检测分支、优化损失函数等，以提高模型的检测精度和效率。

2.构建或使用更大规模、更具挑战性的服饰关键点检测数据集，用于模型训练和测试，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.探索将本研究成果应用于实际场景，例如虚拟试衣、服装检索、人体姿态估计等，以验证方法的有效性和实用性。

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] 刘欣,彭延军,张航.基于mask r-cnn和关键点检测的自然场景文字定位[j].计算机工程,2021,47(06):282-288.

[2] 张帆,张洪刚,白翔.基于mask r-cnn的遥感图像目标检测[j].中国图象图形学报,2018,23(06):866-874.

[3] 王月芳.基于改进mask r-cnn的输电线路多目标检测[j].电子测量技术,2021,44(10):128-133.