基于卷积神经网络的目标检测研究综述

• 作者: 叶茂 李旭冬 李涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 卷积神经网络 目标检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 2881-2886,2891
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.10.001

摘要

随着训练数据的增加以及机器性能的提高,基于卷积神经网络的目标检测冲破了传统目标检测的瓶颈,成为当前目标检测的主流算法.因此,研究如何有效地利用卷积神经网络进行目标检测具有重要价值.首先回顾了卷积神经网络如何解决传统目标检测中存在的问题;介绍了卷积神经网络的基本结构,描述了当前卷积神经网络的研究进展及常用的卷积神经网络;重点分析和讨论了两种应用卷积神经网络进行目标检测的思路和方法,指出了目前存在的不足.最后总结了基于卷积神经网络的目标检测以及未来的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李涛	河南广播电视大学信息工程系	22	206	6.0	14.0
2	叶茂	电子科技大学机器人研究中心	40	387	9.0	19.0
3	李旭冬	电子科技大学机器人研究中心	5	163	3.0	5.0