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基于深度学习的目标检测算法综述
被引量：
69
1
作者
吴雪
宋晓茹
+1 位作者
高嵩
陈超波
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期4-7,18,共5页
视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习...
视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习目标检测算法的研究现状和发展方向。首先介绍卷积神经网络(CNN)的研究进展和经典模型;然后对目前主流的基于深度学习的两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法的发展、改进和不足进行归纳;最后对深度学习目标检测两种主流算法进行比较并做出总结和未来展望。
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关键词
目标
检测
卷积神经网络
两阶段目标检测算法
单
阶段
目标
检测
算法
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职称材料
题名
基于深度学习的目标检测算法综述
被引量：
69
1
作者
吴雪
宋晓茹
高嵩
陈超波
机构
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期4-7,18,共5页
基金
陕西省重点研发计划资助项目(2018KW-022,2017KW-009)。
文摘
视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习目标检测算法的研究现状和发展方向。首先介绍卷积神经网络(CNN)的研究进展和经典模型;然后对目前主流的基于深度学习的两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法的发展、改进和不足进行归纳;最后对深度学习目标检测两种主流算法进行比较并做出总结和未来展望。
关键词
目标
检测
卷积神经网络
两阶段目标检测算法
单
阶段
目标
检测
算法
Keywords
target detection
convolutional neural network(CNN)
two-stage target detection algorithm
one-stage target detection algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的目标检测算法综述
吴雪
宋晓茹
高嵩
陈超波
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
69
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