目标检测在深度学习中的应用.pdf

简介：
本论文档探讨了深度学习技术在目标检测领域的最新进展与应用，涵盖了多种算法模型及其优化策略，为研究者和开发者提供了全面的理论指导和技术参考。 目标检测的任务是识别图像中的所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别及位置，在计算机视觉领域是一个核心问题之一。由于各种物体具有不同的外观、形状以及姿态，并且受成像时光照条件变化或遮挡等因素的影响，因此目标检测一直是该领域的重大挑战。 在计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类（Classification）：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或者一段视频时判断其中包含什么类别对象； 定位（Location）：回答的是“在哪里？”问题，也就是确定某个物体的具体位置； 检测（Detection）：同时解决上述两个问题，“是什么？在哪里？”即不仅要找出目标物的位置还要明确其具体类型； 分割（Segmentation）：包括实例级和场景级别两种形式的分割任务，旨在识别出图像中的每个像素属于哪个特定的目标或背景。