深度學(xué)習(xí)驅(qū)動下的目標檢測研究進展綜述

摘要： 近年來，深度學(xué)習(xí)在GPU高性能計算能力的加持下得到了迅速推廣，并在安防、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用。目標檢測模型的性能也在穩(wěn)步提高，從傳統(tǒng)的目標檢測方法逐漸過渡到基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）深度學(xué)習(xí)的進一步應(yīng)用，極大地節(jié)省了人力物力。通過參考大量文獻，按照兩階段脈絡(luò)梳理了目標檢測的發(fā)展歷程以及近年深度學(xué)習(xí)在目標檢測領(lǐng)域內(nèi)的研究進展，對比了在不同數(shù)據(jù)集上模型網(wǎng)絡(luò)的性能，總結(jié)不同... （共18頁）