论文部分内容阅读
目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。由于高性能计算设备发展迅速以及深度学习技术的不断突破,卷积神经网络也被应用到目标检测领域。基于卷积神经网络的目标检测算法的发展大致分为两个方向:基于候选区域的两步检测器以及基于一体化卷积神经网络的单步检测器。两步检测器一般具有速度慢精度高的特点,单步检测器一般具有速度快精度低的特点。针对这两个方向总结了基于卷积神经网络的目标检测算法的研究进展和存在的问题,对目标检测未来的发展趋势进行了展望。