基于深度学习的目标检测专利概况

摘要：

目标检测,即从图像中寻找感兴趣的图像区域,传统方法通常是通过滑动窗口或图像分割的方式得到若干候选区域,再通过提取候选区域的特征,由判别器来判别该候选区域是否为感兴趣的目标区域.这类方法的缺陷在于受提取的特征影响较大,且计算量偏大,实时性低.近年来,随着众多学者对深度学习的探索日益深入,在目标检测领域涌现出了一批优秀的深度学习算法,许多研究单位也在该领域进行了专利布局.笔者对公开日为2021年7月1日前的专利申请进行了分析统计,得到以下结果.

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

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