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深度神经网络图像目标检测算法综述
文献摘要：
随着深度卷积神经网络优异的特征提取能力被发掘,目标检测的进程开始以一种势不可挡的姿态向前推进,同时,和深度学习结合的目标检测技术取得了显著的成果,在自动驾驶、智能化交通系统、无人机场景、军事目标检测和医学导航等现实场景中得到了广泛的应用.本文回顾了传统目标检测算法的缺点,介绍了常用的检测数据集以及性能评估指标,综述了基于深度学习的目标检测经典算法,阐述了当前目标检测的以及存在的困难与挑战,对目标检测的未来可行的研究方向进行了展望.
文献关键词：
卷积神经网络;特征提取;深度学习;目标检测;计算机视觉
中图分类号：
作者姓名：
付苗苗;邓淼磊;张德贤
作者机构：
河南工业大学信息科学与工程学院,郑州450001;河南省粮食信息处理国际联合实验室,郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]付苗苗;邓淼磊;张德贤-.深度神经网络图像目标检测算法综述)[J].计算机系统应用,2022(07):35-45
A类：
B类：
深度神经网络,网络图像,图像目标检测,目标检测算法,深度卷积神经网络,特征提取能力,势不可挡,自动驾驶,交通系统,军事目标,现实场景,检测数据集,性能评估,存在的困难,计算机视觉
AB值：
0.303082
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