基于深度学习SSD算法的目标检测研究

传统的目标检测方法在处理高分辨率图像和复杂背景时面临着准确性不足的问题。因此近年来许多研究者将深度学习技术应用于目标检测,旨在提高检测性能和处理速度,其中单次检测多框检测器(single shot multiBox detector,SSD)算法是最常用的基于深度学习技术的目标检测算法之一。本文先对深度学习的基本概念进行了简要阐述,随后对传统SSD算法进行介绍,并针对传统SSD算法的局限性提出了一种新的改进SSD算法,最后通过实验分析,证明了本研究所提出的目标检测策略的有效性。本文旨在通过深度学习技术,进一步提升目标检测算法的性能,为计算机视觉领域提供有效的解决方案。