论文题目：基于深度学习的图像分类与目标检测研究
随着计算机视觉技术的发展，图像分类和目标检测已经成为了计算机视觉领域中的热门话题。在这些任务中，深度学习算法已经成为了主流方法。本文将介绍基于深度学习的图像分类和目标检测的研究现状，并阐述本文的研究内容和贡献。
一、图像分类
图像分类是指将一张图像中的每个物体识别为不同的类别。这是一个广泛应用于图像识别和自动驾驶等领域的任务。传统的图像分类方法主要基于手工特征提取和分类器决策，而深度学习算法则可以通过自编码器等方式自动地学习特征表示，从而实现更高效的特征提取和分类器决策。
基于深度学习的图像分类方法已经在许多领域得到了广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等。其中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已经成为了图像分类的主流方法。近年来，随着深度学习算法的不断发展和优化，如循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等，深度学习算法在图像分类任务中取得了更加出色的表现。
二、目标检测
目标检测是指在一张图像中检测出指定区域中的特定物体，并将它们标注为不同的类别。目标检测是计算机视觉中另一个重要的任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。传统的目标检测方法主要基于手工特征提取和分类器决策，而深度学习算法则可以通过自编码器等方式自动地学习特征表示，从而实现更高效的特征提取和分类器决策。
基于深度学习的目标检测方法已经在许多领域得到了广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等。其中，基于深度学习的目标检测方法已经成为主流方法。近年来，随着深度学习算法的不断发展和优化，如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等，深度学习算法在目标检测任务中取得了更加出色的表现。
本文的研究内容和贡献基于深度学习的图像分类和目标检测方法已经在许多领域得到了广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等。本文的研究主要从深度学习算法的自编码器学习、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的应用、目标检测算法的优化等角度进行了探讨。本文的研究为深度学习算法在计算机视觉和自动驾驶等领域的应用提供了新的思路和可能的贡献。