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摘要
传统的目标检测算法主要依赖于人工选取的特征来对物体进行检测。人工提取的特征对主要针对某些特定对象,比如有的特征适合做边缘检测,有的适合做纹理检测,不具有普遍性。近年来,深度学习蓬勃发展,在计算机视觉领域比如图像分类、目标检测、图像语义分割等方面取得了重大的进展。深度学习作为一种特征学习方法能够自动学习到目标的有用特征,避免了人工提取特征,同时能够保证良好的检测效果。本文首先介绍基于深度学习的目标检测算法研究进展,其次总结目标检测算法中常见的难题与解决措施,最后对目标检测算法的可能发展方向进行展望。
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