
关于深度学习在图像目标检测中的算法综述
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简介:
本论文全面回顾了深度学习技术在图像目标检测领域的最新进展与挑战,涵盖了多种主流算法及其应用案例。
图像目标检测是指在图片中识别并定位感兴趣的目标,并确定它们的类别与位置,这是当前计算机视觉领域的一个研究热点。近年来,由于深度学习技术在图像分类中的准确度大幅提升,基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。本段落首先介绍了卷积神经网络在这一领域的应用;接着重点从候选区域、回归以及无锚点方法的角度综述了现有的经典图像目标检测模型;最后根据公共数据集上的实验结果分析了各种模型的优势和不足,并总结了该领域研究中存在的问题,展望未来的发展方向。
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