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摘要:
目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战,并对今后的发展趋势进行展望.
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文献信息
篇名 深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 目标视觉检测 深度学习 计算机视觉 平行视觉
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 1289-1305
页数 17页 分类号
字数 15728字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2017.c160822
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王飞跃 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 160 4376 31.0 64.0
3 张慧 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 62 709 12.0 25.0
7 王坤峰 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 7 258 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标视觉检测
深度学习
计算机视觉
平行视觉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导