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[1]胡伏原,李林燕,尚欣茹,等.基于卷積神經網絡的目標檢測算法綜述[J].蘇州科技大學學報(自然科學版),2020,37(02):1-10+25.[doi:10.12084/j.issn.2096-3289.2020.02.001]
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基于卷積神經網絡的目標檢測算法綜述()
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蘇州科技大學學報(自然科學版)[ISSN:2096-3289/CN:32-1871/N]

卷:
37
期數:
2020年02期
頁碼:
1-10+25
欄目:
出版日期:
2020-06-15

文章信息/Info

作者:
胡伏原123 李林燕4 尚欣茹123 沈軍宇123 戴永良5
(1.蘇州科技大學 電子與信息工程學院,江蘇 蘇州 215009;2.蘇州市虛擬現實智能交互及應用技術重點實驗室,江蘇 蘇州 215009;3.蘇州市大數據與信息服務重點實驗室,江蘇 蘇州 215009;4.蘇州經貿職業技術學院 信息技術學院,江蘇 蘇州 215009;5.昆山市農業信息中心,江蘇 昆山 215300)
關鍵詞:
計算機視覺目標檢測深度學習卷積神經網絡
分類號:
TP183
DOI:
10.12084/j.issn.2096-3289.2020.02.001
文獻標志碼:
A
摘要:
針對基于卷積神經網絡的目標檢測算法的國內外發展現狀進行綜述。首先,回顧了傳統目標檢測算法的發展歷程和算法尚存的問題。然后,簡要闡述了基于卷積神經網絡(CNN)的目標檢測算法原理和優勢,并根據算法處理目標分類和邊框回歸使用的解決思路不同,分別介紹了基于候選區域的多階段目標檢測算法和基于回歸思想的一階段檢測算法;依據算法發展演變過程,對每個類別中若干經典算法的產生背景、解決問題和設計思路進行了描述。最后,在公開的MS COCO與Pascal VOC數據集上對算法檢測效果進行對比分析,并對未來發展趨勢進行展望。

備注/Memo

備注/Memo:
國家自然科學基金資助項目(61876121);江蘇省重點研發計劃項目(BE2017663);江蘇省教育廳高等學校自然科學研究面上項目(19KJB520054);蘇州經貿職業技術學院科研項目(KY-ZRA1805)
更新日期/Last Update: 1900-01-01
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