基于卷积神经网络的目标检测算法综述OA
Review of the object detection algorithms based on the convolutional neural networks
目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点.由于高性能计算设备发展迅速以及深度学习技术的不断突破,卷积神经网络也被应用到目标检测领域.基于卷积神经网络的目标检测算法的发展大致分为两个方向:基于候选区域的两步检测器以及基于一体化卷积神经网络的单步检测器.两步检测器一般具有速度慢精度高的特点,单步检测器一般具有速度快精度低的特点.针对这两个方向总结了基于卷积神经网络的目标检测算法的研究进展和存在的问题,对目标检测未来的发展趋势进行了展望.
陈伟骏;周长胜;黄宏博;彭帅;崇美英
北京信息科技大学计算机学院,北京100101北京信息科技大学计算机学院,北京100101北京信息科技大学计算智能研究所,北京100192北京信息科技大学计算机学院,北京100101北京信息科技大学计算智能研究所,北京100192
信息技术与安全科学
卷积神经网络目标检测计算机视觉两步检测器单步检测器
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020 (2)
90-96,7
北京市教委科技计划一般项目(KM201811232024)北京信息科技大学促进高校内涵发展-“信息+”-多源光谱生物特征活体识别平台建设2014年北京市优秀人才青年骨干项目(9111524401)
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