胡福源;李林燕;尚新如;沈俊宇;戴永良 综述了基于卷积神经网络的目标检测算法。 (中文。英文摘要) Zbl 1463.68128号 J.苏州理工大学。技术。,自然科学。 37,第2期,第1-10期,第25期(2020年). 摘要:本文研究了基于卷积神经网络的目标检测算法的发展。首先,回顾了传统目标检测算法的历史和存在的问题。然后,简要介绍了基于卷积神经网络的目标检测算法的原理和优点。根据目标分类和边界回归的不同解决方案,分别介绍了基于候选区域的多级目标检测算法和基于回归的一级目标检测算法。基于算法的发展,我们探讨了每类中几个经典算法的背景、解决的问题和设计概念。最后,我们比较了这些算法在开放的MS COCO和Pascal VOC数据集上的检测效果,总结了它们的优缺点,并预测了它们的发展趋势。 MSC公司: 68T45型 机器视觉和场景理解 2017年10月68日 人工神经网络与深度学习 关键词:计算机视觉;目标检测;深度学习;卷积神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Hu}等,苏州理工大学学报。技术。,自然科学。37,编号2,1-10,25(2020;Zbl 1463.68128) 全文: 内政部