【摘 要】
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目标检测的目的是识别图像中特定物体的类别和图像中的位置,实际可以应用于行人、物体、人脸检测和智能交通等人工智能领域,现如今,基于深度学习的神经网络技术已经逐渐融入人们的生活,深度卷积神经网络也在计算机视觉各个领域取得了显著的成就。文章将介绍基于深度学习的目标检测算法的研究进展、常用数据集特点以及性能指标评价关键参数,系统阐述目标检测主流算法的提出、基本框架以及优缺点,并对当前目标检测算法的问题和研
【基金项目】
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辽宁省科技厅重大研发计划(207106020)。
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目标检测的目的是识别图像中特定物体的类别和图像中的位置,实际可以应用于行人、物体、人脸检测和智能交通等人工智能领域,现如今,基于深度学习的神经网络技术已经逐渐融入人们的生活,深度卷积神经网络也在计算机视觉各个领域取得了显著的成就。文章将介绍基于深度学习的目标检测算法的研究进展、常用数据集特点以及性能指标评价关键参数,系统阐述目标检测主流算法的提出、基本框架以及优缺点,并对当前目标检测算法的问题和研究趋势进行了展望。
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