【摘 要】
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目标检测是深度学习的一个重要应用,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,具有重要的现实意义.本文对基于深度学习目标检测算法原理和应用情况进行简述,首先介绍结合区域提取和卷积神经网络,以区域卷积神经网络R-CNN为代表的分类目标检测框架的研究现状和相关模型,然后介绍与此相关的目标检测框架,YOLO和SSD,最后对这种目标检测领域的两种主流算法进行比较和总结,展望分析其未来的研究方向.
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目标检测是深度学习的一个重要应用,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,具有重要的现实意义.本文对基于深度学习目标检测算法原理和应用情况进行简述,首先介绍结合区域提取和卷积神经网络,以区域卷积神经网络R-CNN为代表的分类目标检测框架的研究现状和相关模型,然后介绍与此相关的目标检测框架,YOLO和SSD,最后对这种目标检测领域的两种主流算法进行比较和总结,展望分析其未来的研究方向.
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