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题名基于深度学习的单阶段目标检测算法研究综述
被引量：48
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作者
刘俊明
孟卫华
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机构
中国空空导弹研究院
航空制导武器航空科技重点实验室
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出处
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2020年第3期44-53,共10页
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文摘
近年来,深度学习技术推动目标检测算法取得了突破式进展。基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段检测算法和单阶段检测算法。相比两阶段检测算法,单阶段检测算法的结构简单、计算高效,同时具备不错的检测精度,在实时目标检测领域中具有较高的研究和应用价值。本文首先回顾了单阶段检测算法的发展历史,分析总结了相关算法的优缺点,然后归纳提出了单阶段目标检测算法的通用框架,接着对框架中的特征提取模块和检测器进行了深入分析,指出了其对算法性能的影响,最后对单阶段检测算法的发展趋势进行了展望。
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关键词
深度学习
单阶段目标检测算法
特征提取
特征融合
ANCHOR
损失函数
人工智能
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Keywords
deep learning
single-stage object detection algorithm
feature extraction
feature fusion
anchor
loss function
artificial intelligence
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分类号
TJ760
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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