深度学习典型目标检测算法的改进综述
Computer Engineering and Applications（2022）
Abstract
目标检测是机器视觉领域内最具挑战性的任务之一,深度学习则是目标检测最主流的实现方法.近年来,深度学习理论及技术的快速发展,使得基于深度学习的目标检测算法取得了巨大进展,学者从数据处理、网络结构、损失函数等多方面入手,提出了一系列对于目标检测算法的改进方式.针对典型目标检测算法的改进方式进行综述.归纳了常用数据集和性能评价指标,并对数据集的特点、优势及应用领域进行了对比.梳理了典型的基于深度学习的目标检测算法的最新改进思路,从数据增强、先验框选择、网络模型的构建、预测框的选取及损失计算几个方面分别进行论述、总结与对比分析.结合当前存在的问题,展望了基于深度学习的典型目标检测算法的未来研究方向.
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