无目标的努力，有如在黑暗中远征。本文整理了关于目标的作文题目，欢迎阅读。
《寻觅中的不怯》
《目光所在,暮光所在》
《那些年,我们一起追的》
《注目,万众瞩目》
《鲜花因有了目标而开放》
《泉水因有了目标而奔流》
《大雁因有了目标而飞翔》
《生活因有了目标而精彩》
1、如果一个人缺乏人生的目标，就象东飘西荡的水上浮萍，缺乏自己前进的方向，缺乏自己生活的意义，缺乏自己存在的价值。不知道自己想获得什么，也不知道为什么而活着。其实世上没有懒惰的人，只有没有目标的人；世界上最可怜的人，就是没有目标的人；因为连“梦想”都没有，你还想拥有些什么呢？
2、总是羡慕别人的生活，就会给自己造成混乱和迷茫，甚至使自己不得安宁，羡慕别人的代价，常常就是失去自我。不去羡慕别人，你的日子就会变得平静，从容不迫。不去羡慕别人，你才会找到自己的生活，完成你自己的事业，达到自己的目标，过好你自己的日子。
3、目标不一定是需要达到的，目标往往只是用来帮助你瞄准方向。
4、我们都是泳者，都在游渡人生之河，愚者以为幸福在彼岸，智者懂得幸福就在劈波斩浪中，就在朵朵飞溅的浪花里。不要艳羡超越者，反观那些溺水的，不被淹亡就是一种幸运；不要嘲讽后来者，可能明天太阳升起的时候，他已经逆流而上。不管置身何处，都要往好处想，往前方看，往目标靠近，然则不枉此生。
5、奔跑着追求目标是一种境界，竭力地挑战极限是一种快乐，微笑着超越苦难是一种幸福。很多时候，累与不累，不取决于事件本身，而最终取决于我们对事件的心态。事实上，我们常常会发现，做自己愿意做喜欢做的事情，累也是一种享受，一种快乐。
1、在一个崇高的目标支持下，不停地工作，即使慢，也一定会获得成功。——爱因斯坦
2、有了长远的目标，才不会因为暂时的挫折而沮丧。——查尔斯·C·诺布尔
3、赢得好射手美名并非由于他的弓箭，而是由于他的目标。——莉莱
4、一个人努力的目标越高，他的才力就发展得越快，对于社会就更有效果。——苏联
5、一个崇高的目标，只要不渝地追求，就会成为壮举。——华兹华斯
以上就是我整理的关于目标的作文题目，感谢阅读。
追逐阳光是向日葵的目标，所以她总是自豪的面向太阳；冲破黑暗是种子的目标，所以它最终置身于光明的怀抱；满载金黄的沉甸是麦苗的目标，所以他终在秋日里含笑……他们因为拥有目标而走向成功，他们的成功向我们展示着一个道理――目标是成功人生的方向。
目标对于每个人而言都是必不可少的，它并不受现实的束缚，并不是说因为现实不好，目标便无望了。目标是属于现在而存在于未来的，它指明现实向未来迈进的方向，有了好的目标，就等于有了好的方向就等于向成功迈出了第一步。
大家所熟知的陈涉，那声“燕雀安知鸿鹄之志哉”，是多么豪放而远大的目标呀。正是因为有了“鸿鹄”之志，才会有后来的大泽乡起义，才会使陈涉成为我国历史上第一位领导农民起义的领袖。这向我们证明着，目标是迈向成功人生的方向。
又如，我国的伟大总理周恩来，在其幼年时就立下了“为中华之崛起而读书”的目标，正因为如此，他才会向着这个目标不断奋进，才会真正实现“中华之崛起”。是目标，让他坚定地迈出了第一步，最终成为受人爱戴的总理。
当然，这并不意味有了目标便有了成功。毕竟目标只是一个方向，一个动力。空有目标而不赴诸行动，那目标便毫无价值。许多人不正是如此吗？他们大谈自己的目标如何如何，却从不站在现实的角度向目标迈进，他们的目标是虚幻的，是空想，因为他们从不用奋斗与拼搏去实现目标。最终的结果，也无非是枉自空闲到白发，增添几几声叹息罢了。
作为二十一世纪的青少年，作为祖国未来的建设者，一方面，我们要树立远大的目标，另一方面，我们要不停地为目标而努力奋斗。孰不知，目标是迈向成功的方向，是迈向成功的第一步，而奋斗则是迈向成功的保障，是迈向成功的第二步第三步……只有拥有奋斗、拼搏作为保障的目标，才是真正象征着成功人生的目标。
没有了目标，人生会如没有帆的船在生活的海洋中漂荡，无法到达理想的彼岸。正如向日葵、种子、麦苗一样，他们因为有了目标，才会有迈向成功的方向和动力，才会有获得成功的希望。
这是我们班上一篇以“目标与人生“的话题议论文
树立自己的目标吧，为飞向成功的希望插上翅膀。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
提出时间：2014年
论文地址：
针对问题：
从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。
创新点：
RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。
参考博客： 。
论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
提出时间：2014年
论文地址：
针对问题：
该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。
创新点：
在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。
参考博客：
论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks
提出时间：2014年
论文地址：
针对问题：
既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。
创新点：
本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。
参考博客：
论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks
提出时间：2015年ICCV
论文地址：
主要针对的问题：
本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。
创新点：
本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。
参考博客：
论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection
提出时间：2015年ICCV
论文地址：
主要针对的问题：
对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？
创新点：
通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。
参考博客：
论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
提出时间：2014年
论文地址：
针对问题：
如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。
创新点：
作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。
参考博客 ：
论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model
提出时间：2015年
论文地址：
针对问题：
既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。
创新点：
作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。
参考博客 ：
论文题目：Fast-RCNN
提出时间：2015年
论文地址：
针对问题：
RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？
创新点：
作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。
参考博客 ：
论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers
提出时间：2015年
论文地址：
主要针对的问题：
本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。
创新点：
作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。
论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
提出时间：2015年NIPS
论文地址：
主要针对的问题：
由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？
创新点：
将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。
参考博客 ：
一、选题
选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。
需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。
二、设计
设计是在论文写作选题确定之后，进一步提出问题并计划出解决问题的初步方案，以便使科研和写作顺利进行。护理论文设计应包括以下几方面：（1）专业设计：是根据选题的需要及现有的技术条件所提出的研究方案；（2）统计学设计：是运用卫生统计学的方法所提出的统计学处理方案，这种设计对含有实验对比样本的护理论文的写作尤为重要；（3）写作设计：是为拟定提纲与执笔写作所考虑的初步方案。总之，设计是护理科研和论文写作的蓝图，没有“蓝图”就无法工作。
三、实验与观察
从事基础或临床护理科学研究与撰写论文，进行必要的动物实验或临床观察是极重要的一步，既是获得客观结果以引出正确结论的基本过程，也是积累论文资料准备写作的重要途径。实验是根据研究目的，利用各种物质手段（实验仪器、动物等），探索客观规律的方法；观察则是为了揭示现象背后的原因及其规律而有意识地对自然现象加以考察。二者的主要作用都在于搜集科学事实，获得科研的感性材料，发展和检验科学理论。二者的区别在于“观察是搜集自然现象所提供的东酉，而实验则是从自然现象中提取它所愿望的东西。”因此，不管进行动物实验还是临床观察，都要详细认真．以各种事实为依据，并在工作中做好各种记录。
有些护理论文写作并不一定要进行动物实验或临床观察，如护理管理论文或护理综述等，但必要的社会实践活动仍是不可缺少的，只有将实践中得来的素材上升到理论，才有可能获得有价值的成果。
四、资料搜集与处理
资料是构成论文写作的基础。在确定选题、进行设计以及必要的观察与实验之后，做好资料的搜集与处理工作，是为论文写作所做的进一步准备。
论文写作资料可分为第一手资料与第二手资料两类。前者也称为第一性资料或直接资料，是指作者亲自参与调查、研究或体察到的东西，如在实验或观察中所做的记录等，都属于这类资料；后者也称为第二性资料或间接资料，是指有关专业或专题文献资料，主要靠平时的学习积累。在获得足够资料的基础上，还要进行加工处理，使之系统化和条理化，便于应用。对于论文写作来说，这两类资料都是必不可少的，要恰当地将它们运用到论文写作中去，注意区别主次，特别对于文献资料要在充分消化吸收的基础上适当引用，不要喧宾夺主。对于第一手资料的运用也要做到真实、准确、无误。
五、论文写作提纲
拟写论文提纲也是论文写作过程中的重要一步，可以说从此进入正式的写作阶段。首先，要对学术论文的基本型（常用格式）有一概括了解，并根据自己掌握的资料考虑论文的构成形式。对于初学论文写作者可以参考杂志上发表的论文类型，做到心中有数；其次，要对掌握的资料做进一步的研究，通盘考虑众多材料的取舍和运用，做到论点突出，论据可靠，论证有力，各部分内容衔接得体。第三，要考虑论文提纲的详略程度。论文提纲可分为粗纲和细纲两种，前者只是提示各部分要点，不涉及材料和论文的展开。对于有经验的论文作者可以采用。但对初学论文写作者来说，最好拟一个比较详细的写作提纲，不但提出论文各部分要点、而且对其中所涉及的材料和材料的详略安排以及各部分之间的相互关系等都有所反映，写作时即可得心应手。
六、执笔写作
执笔写作标志着科研工作已进入表达成果的阶段。在有了好的选题、丰富的材料和详细的提纲基础上，执笔写作应该是顺利的，但也不可掉以轻心。一篇高质量的学术论文，内容当然要充实，但形式也不可不讲究，文字表达要精炼、确切，语法修辞要合乎规范，句子长短要适度。特别应注意的是，一定要采用医学科技语体，用陈述句表达，减少或避免感叹、抒情等语句以及俗言俚语，也不要在论文的开头或结尾无关联系党政领导及其言论或政治形势。
论文写作也和其他文体写作一样，存在着思维的连续性。因此，在写作时要尽量排除各种干扰，使思维活动连续下去，集中精力，力求一气呵成。对于篇幅较长的论文，也要部分一气呵成，中途不要停顿，这样写作效果较好。[2]
