目标检测的发展与现状论文

目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,大概可以分成两大类别:(1)One-Stage目标检测算法,这类检测算法不需要Region Proposal阶段,可以通过一个Stage直接产生物体的类别概率和位置坐标值,

目标的运动检测,依据目标与设备的相对运动,可其划分为静态背景下与动态背景下的检测。 一、静态背景(整个监控过程中只有目标在运动)下的运动检测,包含的几种方

目标检测的国内外研究现状. 2022-06-04 2238 举报. 简介： 作为计算机领域的一个重要的研究成果,深度卷积神经网络已经广泛用于图像分类问题。. 随着图像分类的

1.3.2 基于深度学习的物体识别技术发展. 自从深度神经网络算法首次在ImageNet数据集上大放异彩，物体检测领域逐渐开始利用深度学习来做研究。. 随后各种

1. Object Detection Milestones 目标检测的里程碑，一个比较大的分野是在2012, 2012年以前是传统目标检测方法,也称为冷兵器时代。2012年以后随着深度学习的发

nms是目标检测任务中去除多余anchor的重要手段,但nms在使用过程中也带来了大量的计算量,为了克服这一难点,nms-free应声而出,本文回顾了nms-free的发展历程,并分析了nms-free的现状

目标检测发展: 过去20年的进展: 整体而言,这些检测器可以分为两大主要类别: 两级式(2-stage):区域提议+检测(R-CNN系列),主要倾向于准 单级式(1-stage):无区域提议框架,提议和检测是

在2012ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上出现的AlexNet，启发了后续关于CNNs的一些列研究。如今，目标检测的应用范围已经涵盖了从自动驾驶、

目标检测是计算机视觉中的基本任务之一,旨在定位出目标的边界框并判别其类别,相关的研究可以分为传统方法和基于深度学习的方法。与传统方法使用手工设计的算

目标检测的任务是定位某一类语义对象的实例。随着用于检测任务的深度学习网络的快速发展，目标检测器的性能得到了极大的提高。为了深入了解目标检测管道的