深度学习的目标检测算法综述

宁健; 马淼; 柴立臣; 冯中营

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目标检测是深度学习的一个重要应用,目前在智能驾驶、工业检测相关领域都获得应用,具有重要的现实意义。本文对基于深度学习目标检测算法原理和应用情况进行简述,首先介绍结合区域提取和卷积神经网络,以区域R-CNN为代表的分类目标检测框架的研究现状和相关模型;然后介绍与此相关的目标检测框架,YOLO和SSD;最后对这种目标检测领域的两种主流算法进行比较和总结,展望分析其未来的研究方向。

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来源
《信息记录材料》 |2022年第10期|1-4|共4页
作者
宁健; 马淼; 柴立臣; 冯中营;
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作者单位

太原工业学院理学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
目标检测; 深度学习; 卷积神经网络; 检测算法框架;

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