典型文献
深度学习小目标检测算法研究综述
文献摘要：
目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标.而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效.鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学习的小目标检测算法性能仍需要进一步提升和优化;小目标检测在无人驾驶、医疗诊断、无人机导航等多个领域都有着广泛的需求,因此研究有着很高的应用价值.在文献调研的基础上,先给出小目标检测定义,找到当前小目标检测的重难点;根据这些重难点从六个研究方向分析当前研究现状,并总结各算法优缺点;结合文献及发展现状对该领域未来的研究方向做出合理预测与展望,为后续研究提供一定基础参考.
文献关键词：
目标检测;小目标;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张艳;张明路;吕晓玲;郭策;蒋志宏
作者机构：
河北工业大学 机械工程学院,天津 300401;北京理工大学 机电工程学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]张艳;张明路;吕晓玲;郭策;蒋志宏-.深度学习小目标检测算法研究综述)[J].计算机工程与应用,2022(15):1-17
A类：
B类：
小目标检测,目标检测算法,算法研究,识别定位,预定,深度学习技术,不错,算法性能,无人驾驶,医疗诊断,无人机导航,文献调研,重难点
AB值：
0.219754
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
