论文部分内容阅读
针对基于卷积神经网络的目标检测算法的国内外发展现状进行综述。首先,回顾了传统目标检测算法的发展历程和算法尚存的问题。然后,简要阐述了基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法原理和优势,并根据算法处理目标分类和边框回归使用的解决思路不同,分别介绍了基于候选区域的多阶段目标检测算法和基于回归思想的一阶段检测算法;依据算法发展演变过程,对每个类别中若干经典算法的产生背景、解决问题和设计思路进行了描述。最后,在公开的MS COCO与Pascal VOC数据集上对算法检测效果进行对比分析,并对未来发展趋势进行展望。