基于深度学习的目标检测技术综述

• 作者: 陆峰 刘华海 黄长缨 杨艳 谢禹 刘财喜
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 深度学习 目标检测 计算机视觉 算法 结构
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 专论·综述|Special Issue
• 页码范围: 1-13
• 页数: 13页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007839

摘要

目标检测是计算机视觉领域中的研究热点.近年来,目标检测的深度学习算法有突飞猛进的发展.基于深度学习的目标检测算法大致可分为基于候选区域和基于回归两大类.基于候选区域的目标检测算法精度高,但是结构复杂,检测速度较慢.而基于回归的目标检测算法结构简单、检测速度快,在实时目标检测领域有较高的应用价值,然而检测精度相对略低.本文总结了基于深度学习的目标检测主流算法,并分析了相关算法的优缺点和应用场景.最后根据深度学习的目标检测算法中存在的困难和挑战,对未来的发展趋势做了思考和展望.