基于深度神经网络的目标检测,神经网络算法应用

基于深度神经网络的目标检测,神经网络算法应用

表1不同检测数据集的比较3 基于深度学习的目标检测深度神经网络的目标检测算法主要有两种类型，即两阶段检测和单阶段检测，这主要取决于是否存在候选框生成过程. 两阶段目R-CNN是Region-based Convolutional Neural Networks的缩写，中文翻译是基于区域的卷积神经网络，是一种结合区域提名(Region Proposal)和卷积神经网络(CNN)的目

基于深度神经网络的目标检测算法可以自动提取图像中的多种目标特征，并快速精确地对目标进行定位和识别，是目前目标检测领域主流的研究方向。但是由于图像拍摄的角度、距离、复【摘要】目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一。它在安防监控、无人驾驶、人机交互等领域有着广泛的应用。本文研究和分析了现有的基于深度神经网络的目标检测算法的优点

目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转深度学习取得了不断发展，经常被使用的深度学习模型——卷积神经网络[6,7](Convolutional Neural Network,CNN)被R. Girshick等研究者率先应用于目标检测任务中，可以大大提高检测的准

深度神经网络因其处理视觉信息的能力而出名，在过去的几年里，它们已经成为许多计算机视觉应用程序的关键组成部分。神经网络可以解决的关键问题之一是在图像中检测和定位目标。目标一、深度神经网络模型openCVDNN支持的功能：图像分类、对象检测、图像分割、场景文字检测、人脸检测与识别openCVDNN支持的对象检测网络：Faster-RCNN、SSD(VGG/mobile-net backbone

简介：目标检测是计算机视觉的一个重要应用方向，深度神经网络的提出极大地帮助基于视觉的目标检测提高了准确度。自2014年以来，深度神经网络在基于视觉的目标检测中被广泛应用，出现了深度学习兴起之后，神经网络可以从大量数据中自动学出强大的特征提取和拟合能力，因而涌现出很多性能优良的目标检测算法。基于深度学习的目标检测方法大致可分为三类——双阶段目标检