基于深度学习的单阶段目标检测算法研究综述

近年来,深度学习技术推动目标检测算法取得了突破式进展。基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段检测算法和单阶段检测算法。相比两阶段检测算法,单阶段检测算法的结构简单、计算高效,同时具备不错的检测精度,在实时目标检测领域中具有较高的研究和应用价值。本文首先回顾了单阶段检测算法的发展历史,分析总结了相关算法的优缺点,然后归纳提出了单阶段目标检测算法的通用框架,接着对框架中的特征提取模块和检测器进行了深入分析,指出了其对算法性能的影响,最后对单阶段检测算法的发展趋势进行了展望。

基于深度学习的目标检测算法综述

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。

基于FCOS算法的幼儿识物教育的应用

本文阐述了FCOS与其他目标检测算法相比具有的优势,并通过实验验证FCOS在VOC2007数据集上可以得到较好结果,说明了FCOS算法可以在实际的场景中得到较好的应用。