为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
目标检测算法是图像领域重要的研究课题，在现实生活中有着重要的应用价值。但是在实际应用中，衡量一个目标检测算法的应用价值是需要将准确性和实时性相结合的，因此需要在短时间内完成对目标的检测。为了在保证检测准确性的基础上，提高检测速度，需要减少检测网络的运算量，因此提出了基于级联神经网络的目标检测算法，通过两个或三个小型的神经网络，分阶段的完成对于目标位置的检测。第一层网络用于尽可能多的生成包含目标的边界框，用一个二分类网络替代随机生成算法等繁琐算法的工作。第二层网络用于将之前生成的边界框进行进一步分类，大幅度降低边界框的个数，将目标锁定在少数个框内，如果设置第三层网络，可以对第二层的结果进一步细分，提高目标检测的准确率。三个小网络的计算量与参数量相比于传统检测网络更加有优势，为实时准确检测提供了新的可能性。