【摘 要】
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传统的目标检测技术存在诸多局限性，而利用深度学习自学习的特点，使得目标检测技术能够降低手工特征提取的复杂度。论文对基于卷积神经网络的目标检测算法的进展进行研究，从而掌握基于卷积神经网络的目标检测算法当前的研究现状和未来的发展方向。论述了卷积神经网络在目标检测中扮演的重要角色；介绍了普通卷积神经网络和轻量化卷积神经网络的发展历程；分析了基于锚点、基于无锚点的目标检测算法和新颖的基于变压器的目标检测算
【基金项目】
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国家自然科学基金（61701519）；
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传统的目标检测技术存在诸多局限性，而利用深度学习自学习的特点，使得目标检测技术能够降低手工特征提取的复杂度。论文对基于卷积神经网络的目标检测算法的进展进行研究，从而掌握基于卷积神经网络的目标检测算法当前的研究现状和未来的发展方向。论述了卷积神经网络在目标检测中扮演的重要角色；介绍了普通卷积神经网络和轻量化卷积神经网络的发展历程；分析了基于锚点、基于无锚点的目标检测算法和新颖的基于变压器的目标检测算法研究现状，总结对比典型算法的创新点，并针对多种应用场景中的算法选择进行介绍；展望了目标检测技术在弱监督目标检测、小目标检测、轻量化实时检测和开放世界检测四个方面未来的发展趋势。
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