文献类型：期刊文章

作　　者：黄健[1] 张钢[1]

HUANG Jian;ZHANG Gang(College of Communication and Information Engineering,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710000,China)

机构地区：[1]西安科技大学通信与信息工程学院,西安710000

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61701392);陕西省自然科学基础研究计划(No.2019JM-324);西安科技大学优秀青年科技基金(No.2019YQ3-13)。

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：17

起止页码：12-23

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,在智能视频监控、自动化监测、工业检测等领域应用广泛。近些年来,随着深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐替代了传统的目标检测算法,成为了该领域的主流算法。介绍了目标检测算法的常用数据集和性能评价指标,介绍了卷积神经网络的发展,重点分析比较了两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,展望了基于深度卷积神经网络的目标检测算法未来的发展。

关 键 词：目标检测 深度学习  计算机视觉 卷积神经网络

分 类 号：TP183]