基于深度学习的目标检测研究与应用

目标检测作为图像处理中的一个重要应用领域,在智能交通、安防、医疗等领域都拥有重要的研究和应用价值。随着移动互联网设备的爆发式增长,图像、视频等多媒体媒介也与之俱增,为标记数据提供了丰富的样本。尤其是随着深度学习方法的应用,目标检测精度得以大幅提高并得到了广泛应用。本文通过讨论传统的框架并引入卷积神经网络,探讨了特征提取,非极大值抑制等方法,最终对目标检测的广泛应用和存在的问题进行了相关论述。