基于深度学习的目标检测算法综述

摘要：

　　对图像中的物体进行分类和定位是计算机视觉研究中的两个主要研究方向。文中对当前的基于深度学习的目标检测方法进行了简单的介绍,首先介绍基于区域提取(Region Proposal)的目标检测框架(R-CNN,SPP-NET,Fast R-CNN,Faster R-CNN,Mask R-CNN),然后介绍基于回归的目标检测框架(YOLO,YOLO v2,YOLO 9000,SSD),最后总结基于深度学习的目标检测算法以及未来的发展方向。

关键词： 目标分类 目标检测 深度学习

作者: 张姗 逯瑜娇 罗大为

作者单位: 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会网络应用分会2018年第二十二届网络新技术与应用年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 123-126,135

在线出版日期: 2018-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）