10.11896/j.issn.1002-137X.2018.09.002
基于深度卷积神经网络的目标检测技术的研究进展
目标检测是计算机视觉领域中的一个研究热点.近年来,深度学习中的卷积神经网络在目标检测任务上表现突出.文中综述了深度学习在目标检测技术中的研究进展.首先,介绍了目标检测的两种方法和常用数据集,并分析了基于深度学习的方法在目标检测任务上所具有的优势.其次,根据深度学习的目标检测方法的发展过程,介绍了该方法所使用的经典卷积神经网络模型,并分析了各网络模型的特点.然后,从获取特征的能力、检测的速度及所使用的关键技术等方面进行了分析和总结.最后,根据基于深度学习的目标检测方法中存在的困难和挑战,对未来的发展趋势做了思考和展望.
深度学习、目标检测、卷积神经网络
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金61663045
2018-10-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
11-19