基于深度学习的目标检测算法研究进展

• 作者: 刘然 谢娟英
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 深度学习 目标检测 卷积神经网络 计算机视觉 人工智能
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能专题
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: O142
• 字数: 4889字
• 语种: 中文

摘要

目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一.随着深度学习的迅猛发展,基于深度学习的目标检测技术已经成为该领域的主流算法,被广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人检测以及无人驾驶等领域.本文系统总结了当前基于深度学习的目标检测算法的研究进展,对各算法的优、缺点及其在VOC2007和COCO数据集上的检测结果进行了全面分析,并对基于深度学习的目标检测算法的未来发展进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢娟英	陕西师范大学计算机科学学院	46	873	15.0	28.0
2	刘然	陕西师范大学计算机科学学院	2	7	1.0	2.0