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基于深度学习的目标检测算法研究综述

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摘要摘要：目标检测是机器视觉领域和计算机视觉领域的一项重要课题，其在人脸识别和视频目标识别以及无人导航领域扮演着重要的作用，目标识别的算法多种多样，传统的目标检测算法有很多，比如基于尺度不变性特征和基于方向梯度直方图特征的算法，随着近些年大数据和计算机技术的发展，深度学习算法在众多算法中脱颖而出，目前最为先进且识别率较为准确的算法正是基于深度神经网络的目标检测手段，本文按照时间发展的先后顺序依次介绍了LeNet-5模型、AlexNet模型以及VGG模型，并对未来深度神经网络模型的发展方向从数据集和计算机性能角度进行进一步研究。

DOI g4q61xg9j8/6374396

作者王坤宇1，杨坤2

机构地区 (陆军装甲兵学院士官学校，吉林长春，130031)

出处《中国科技信息》 2022年10期

关键词

分类 [][]

出版日期 2022年09月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）