【摘 要】
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目标检测是计算视觉领域一个重要的研究方向,主要解决了图像中各种目标的分类和定位等视觉基本问题。由于近年来深度学习特别是深度卷积神经网络研究的兴起,各类基于神经网络
【机 构】
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南京邮电大学物联网学院,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701252);江苏省高校自然科学研究(16KJB510032)资助项目
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目标检测是计算视觉领域一个重要的研究方向,主要解决了图像中各种目标的分类和定位等视觉基本问题。由于近年来深度学习特别是深度卷积神经网络研究的兴起,各类基于神经网络的目标检测算法不断地刷新标准检测数据集的最好性能成绩。文中主要分析比较了几种目前主流的基于卷积神经网络的目标检测算法,包括各种两阶段检测器(RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN,Mask RCNN,TridentNet)以及单阶段检测器(YOLO,SSD,CornerNet,ExtremeNet)。文中首先介绍了评价目标检测算法常
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