摘要
目标检测要找出图像中感兴趣的目标,确定目标的类别和位置。目标受到各种因素的影响,使得目标检测是计算机视觉领域中最具有挑战性的问题之一。深度学习可以从图像数据中学习到强大的特征表征,基于深度学习的检测算法在每年的检测精度上有显著的提升。综述了深度学习在目标检测方面有代表性算法的进展与展望。首先介绍目标检测的背景;然后针对基于候选窗口的检测框架和基于回归的检测框架,分别对有代表性的检测算法进行重点介绍,作出对比与总结;最后讨论目标检测领域存在的困难与挑战,并对未来目标检测方向的发展趋势进行展望。
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S02期15-21,共7页
Application Research of Computers
