H.264视频及其中动态目标检测研究的中期报告（注：由于本篇为中期报告，以下只列出已完成的部分以及进一步的计划）一、研究背景在H.264视频编解码算法中，动态物体检测一直是重要的研究方向。本研究基于当前主流的深度学习方法，探索在H.264视频流中实现较为准确的动态物体检测。二、已完成工作1.数据预处理：使用公开数据集进行实验，包括ImageNet、COCO和PASCALVOC等。对数据集进行了数据清洗、数据增强、数据划分等预处理工作。2.模型训练：使用已经被广泛使用的目标检测算法进行了模型训练，包括FasterR-CNN、YOLO等。在选择模型的过程中，结合了准确率、速度、计算资源等方面的考虑。3.模型测试：对已训练好的模型进行了测试，测试指标包括准确率、召回率、F1-score等。三、下一步工作计划1.优化模型：对已有的模型进行优化，包括结构调整、超参数调整、网络融合以及特征提取等方面，以提高模型的准确性和鲁棒性。2.数据集扩充：由于目前数据集中的样本数量较少，可能会导致模型泛化能力较差。因此需要寻找或构建更多的数据集，以便更好的训练模型。3.模型普适性验证：将模型应用到更多的H.264视频流中进行测试，包括音乐视频、电影片段等，验证模型的普适性。四、参考文献1.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2017,39(6):1137-1149.2.RedmonJ,DivvalaS,GirshickR,etal.YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection[M].SpringerInternationalPublishing,2018.3.LinTY,MaireM,BelongieS,etal.MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContext[C].ProceedingsofEuropeanConferenceonComputerVision,2014:740-755.