【摘 要】
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目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络的目标检测模型逐渐被广泛关注。文中主要对基于卷积神经网络的目标检测模型的现
【机 构】
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南京邮电大学物联网学院,南京邮电大学宽带无线通信与传感器网络技术重点实验室,南京邮电大学现代邮政学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373135);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX17_0775)
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目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络的目标检测模型逐渐被广泛关注。文中主要对基于卷积神经网络的目标检测模型的现状进行综述。首先,介绍了目标检测的相关基础,特别罗列了一些目标检测模型中常用的卷积神经网络结构,也介绍了检测模型常用的梯度下降法训练方式。然后,重点从候选区域和回归方法两类对近年来提出的优秀模型进行综述,候选区域一类也创新地使用特征尺度进行区分,说明了多尺度特征能够有效提高小尺度目标检测精度。对于每一类检测模型,根据同一数据集上的检测结果分析这些模
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