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题名基于深度学习的两阶段目标检测算法综述
被引量:1
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作者
陈憶悯
李万益
翁汉锐
郑嘉颖
伦家琪
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机构
广东第二师范学院计算机学院
广州市南沙区金沙学校
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出处
《信息与电脑》
2023年第14期112-114,共3页
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基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(项目编号:202314278014)
广州市哲学社会科学发展“十四五”规划共建课题(项目编号:2023GZGJ171)
+3 种基金
广东省教育科学规划课题(项目编号:2022GXJK073)
广州市基础与应用基础研究项目(项目编号:202002030232)
广东第二师范学院高等教育教学改革项目(项目编号:2022jxgg33)
广东第二师范学院高层次人才培养特殊支持计划项目(2022年优秀青年教师培养对象:李万益)。
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文摘
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一,它的目标是准确识别图像中目标的位置和类别。随着计算机技术的快速发展,基于深度学习的目标检测算法相对于传统算法表现出了明显的优势,具有更高的精度和实时性。文章介绍了几种经典的两阶段目标检测算法,介绍了它们的优点,同时展望了未来两阶段目标检测算法的发展。
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关键词
目标检测
计算机视觉
两阶段目标检测算法
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Keywords
target detection
computer vision
two-stage target detection algorithms
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的目标检测算法综述
被引量:56
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作者
吴雪
宋晓茹
高嵩
陈超波
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机构
西安工业大学电子信息工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期4-7,18,共5页
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基金
陕西省重点研发计划资助项目(2018KW-022,2017KW-009)。
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文摘
视觉目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,已广泛应用于人脸检测、行人检测和无人驾驶等领域。随着大数据、计算机硬件技术和深度学习算法在图像分类中的突破性进展,基于深度学习的目标检测算法成为主流。本文综述了基于深度学习目标检测算法的研究现状和发展方向。首先介绍卷积神经网络(CNN)的研究进展和经典模型;然后对目前主流的基于深度学习的两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法的发展、改进和不足进行归纳;最后对深度学习目标检测两种主流算法进行比较并做出总结和未来展望。
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关键词
目标检测
卷积神经网络
两阶段目标检测算法
单阶段目标检测算法
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Keywords
target detection
convolutional neural network(CNN)
two-stage target detection algorithm
one-stage target detection algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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