典型文献
基于深度学习的目标检测算法综述
文献摘要：
进入21世纪以后,目标检测的应用越来越广泛,给现代人们的数字化生活带来了极大的方便.如超市刷脸付款,车站和机场进出人脸身份识别,路口检测车辆是否超速等等.这就要求目标检测具有严格的准确性和实时性,由此给视频目标检测带来了巨大的挑战.因此对于生活在现代社会的人们来说,努力提高视频目标检测的效率和速度非常重要.文章回顾和分析近年来以深度学习为基础的目标检测技术.首先,分析与Two-Stage相关的目标检测算法(R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN),其次,分析与One-Stage相关的目标检测算法(YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,SSD),最后,分析总结现有的目标检测算法研究工作的不足之处,并尝试性地指出了目标检测未来的研究重点.
文献关键词：
目标检测;深度学习;效率和速度;计算机视觉;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
夏寒林;刘倩倩
作者机构：
阜阳师范大学
文献出处：
引用格式：
[1]夏寒林;刘倩倩-.基于深度学习的目标检测算法综述)[J].中国宽带,2022(03):106-108
A类：
B类：
目标检测算法,现代人,数字化生活,超市,付款,车站,人脸,身份识别,路口,检测车,超速,视频目标检测,努力提高,效率和速度,章回,Two,Stage,Faster,One,YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,SSD,算法研究,尝试性,计算机视觉
AB值：
0.413121
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