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基于深度学习的目标检测算法综述



要 :传 统 的 目标 检 测 算 法 及 策 略 已 经 难 以 满 足 目标 检 测 中 数 据 处 理 的 效 率 、 性能 、 速 度 和 智 能 化 等 各 个 方 面 要
求 。深 度 学 习 通 过 对 大 脑 认 知 能 力 的研 究 和模 仿 以 实 现 对 数 据 特 征 的 分 析 处 理 , 具 有 强 大 的视 觉 目标检 测 能 力 , 成 为 了 当前 目标 检 测 的 主 流 算 法 。首 先 回顾 了 传 统 目标 检 测 的 发 展 以 及 存 在 的 问题 ; 其 次介绍 以 R - C NN 为 代 表 的结 合 r e g i o n p r o p o s a l 和 卷 积 神 经 网络 ( C N N) 分 类 的 目标 检 测 框 架 ( R - C NN、 S P P — NE T、 F a s t R - C NN、 F a s t e r R — C NN) ; 然 后 介绍 以 Y OL O算 法 为代 表 的将 E l 标 检 测 转 换 为 回归 问题 的 目标 检测 框架 ( Y0 L 0、 S S D) ; 最 后 对 深 度 学 习 的 目标 检 测 算 法 存 在 的 问题 做 出 总 结 , 以及 未 来 的发 展 方 向 。 关 键 词 :深 度 学 习 ; 卷 积 神 经 网络 ; 目标 检 测
Zho u Xi a oy a n W a ng Ke Li Li n gy a n ( J i a n g s u Ke y La b o r a t o r y o f Me t e o r o l o g i c a l Ob s e r v a t i o n a nd I n f o r ma t i o n Pr o c e s s i n g,Na n j i n g Un i v e r s i t y o f I n f o r ma t i o n
中图 分 类 号 :TP 1 8 3 文 献 标 识 码 :A 国 家 标 准 学 科 分 类 代 码 :2 5 0 . d e t e c t i o n b a s e d O i l d e e p l e a r n i n g
S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , Na n j i n g 2 1 0 0 4 4 。 Ch i n a )
Ab s t r a c t :Th e t r a d i t i o n a l t a r g e t d e t e c t i o n a l g o r i t h m a n d s t r a t e g y h a s b e e n d i f f i c u l t t o me e t t h e t a r g e t d e t e c t i o n o f d a t a






第 4 o卷 第 1 1期
2 0 1 7年 1 1 月
EI ECTRONI C M EAS UREM ENT TECH N0I OGY
基 于 深 度 学 习的 目标 检 测 算 法 综 述 *
周晓彦 王 珂 李 凌燕
( 南 京 信 息 工 程 大 学 江 苏省 气 象探 测 与信 息 处理 重 点 实验 室 南 京 2 1 0 0 4 4 )
p r o c e s s i n g e f f i c i e nc y, p e r f o r ma nc e, s pe e d a n d i n t e l l i ge nc e a n d ot he r as pe c t s .De pt h l e a r ni ng t h r o ug h t he s t u dy o f b r a i n
c o g n i t i v e a b i l i t y a n d i mi t a t i o n t o a c h i e v e t h e a n a l y s i s o f d a t a c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e t r e a t me n t , wi t h a s t r o n g v i s u a l t a r g e t d e t e c t i 0 n c a p a b i l i t i e s , h a s b e c o me t h e c u r r e n t t a r g e t d e t e c t i o n o f t h e ma i n s t r e a m a l g o r i t h m. F i r s t l y , t h e d e v e l o p me n t a n d p r o b l e ms o f t r a d i t i o n a l t a r g e t d e t e c t i o n a r e r e v i e we d ; S e c o n d l y, t h e t a r g e t d e t e c t i o n f r a me wo r k wh i c h c o mb i n e s r e g i o n p r o p o s a l a n d CNNc l a s s i f i c a t i o n wi t h R_ CNN i s i n t r o d u c e d ( R- CNN , S P P — NET , F a s t R— CNN ,Fa s t e r R_ CNN) ; Th e n , t h e t a r g e t d e t e c t i o n f r a me wo r k i s i n t r o d u c e d, wh i c h i s b a s e d o n YOLO( YOL O, S S D) a l g o r i t h m; F i n a l l y , t h i s p a p e r ma k e s a s u mma r y o f t h e p r o b l e ms e x i s t i n g i n t h e t a r g e t d e t e c t i o n a l g o r i t h m o f d e e p l e a r n i n g a n d t h e d e v e l o p me n t o f t h e f u t u r e .
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