文献类型：期刊文章

作　　者：方路平[1] 何杭江[1] 周国民[2]

FANG Luping;HE Hangjiang;ZHOU Guomin(College of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China;Department of Computer And Information Technology,Zhejiang Police College,Hangzhou 310053,China)

机构地区：[1]浙江工业大学信息工程学院,杭州310023 [2]浙江警察学院计算机与信息技术系,杭州310053

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.U1509219;No.81771481)

年　　份：2018

卷　　号：54

期　　号：13

起止页码：11-18

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算法的发展与现状,并作出展望:总结了传统算法与引入深度学习的目标检测算法的发展、改进与不足,并就此做出对比;最后讨论了基于深度学习的目标检测算法所存在的困难与挑战,并就可能的发展方向进行了展望。

关 键 词：目标检测 深度学习  计算机视觉 卷积神经网络 目标分类检测  

分 类 号：TP183]