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基于深度学习的目标检测算法综述
文献摘要：
目标检测是深度学习的一个重要应用,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,具有重要的现实意义.本文对基于深度学习目标检测算法原理和应用情况进行简述,首先介绍结合区域提取和卷积神经网络,以区域卷积神经网络R-CNN为代表的分类目标检测框架的研究现状和相关模型,然后介绍与此相关的目标检测框架,YOLO和SSD,最后对这种目标检测领域的两种主流算法进行比较和总结,展望分析其未来的研究方向.
文献关键词：
目标检测;深度学习;卷积神经网络;检测算法框架
中图分类号：
作者姓名：
宁健;徐衍萍;支俐锋;刘庆军;王鹏轩
作者机构：
太原工业学院,太原 030008
文献出处：
引用格式：
[1]宁健;徐衍萍;支俐锋;刘庆军;王鹏轩-.基于深度学习的目标检测算法综述)[J].数码设计,2022(05):36-38
A类：
B类：
目标检测算法,重要应用,机器人导航,智能视频监控,工业检测,航空航天,学习目标,算法原理,区域提取,区域卷积神经网络,类目,检测框架,相关模型,与此相关,YOLO,SSD,检测领域,流算法,展望分析,检测算法框架
AB值：
0.405211
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