【摘 要】
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随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法。为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和anchor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析。最后总结
【机 构】
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上海理工大学康复工程与技术研究所,长治医学院生物医学工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62073224)。
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随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法。为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和anchor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析。最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向。
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