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發(fā)布時間：2022-03-31 17:02:22 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
而且無人機離地面距離較遠，待檢測目標相對來說呈現(xiàn)出小目標的特點，小目標往往像素比較少，特征單一，在檢測的時候容易出現(xiàn)漏檢或者誤檢的情況。 這就給無人機檢測增加了一定的難度。 3、 背景復雜，存在著目標遮擋，光線不足、相似形狀物體干擾等因素 。 以上的這些因素都給無人機檢測帶來巨大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的目標檢測算法很難提取到足夠好的特征來進行檢測，而基于深度學習的無人機檢測使得檢測的準確率和適用范圍獲得了大幅度的改善 。 目標檢測算法分為傳統(tǒng)的 目標檢測 和 基于深度學習的目標檢測 ，基于深度學習的目標檢測算法又分為 one-stage 和 two-stage 算法。
