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發布時間：2022-04-13 22:06:20 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
一、目標檢測傳統算法 包括： `` 1、Viola-Jones算法 2、HOG 特征算法 3 DPM 模型 `` 二、 基于深度神經網絡的目標檢測與識別 2012年， Hinton教授的團隊利用卷積神經網絡設計了AlexNet，在ImageNet數據集上打敗所有傳統方法的團隊，使得CNN成為計算機視覺領域中最為重要的工具。
目標檢測最新總結文獻 ：1《Deep Learning for Generic Object Detection A Survey》 下載地址2.《Object Detection in 20 Years: A Survey》下載地址GitHub：下載地址目標檢測是將圖像或者視頻中的目標與其他不感興趣區域進行區分，判斷是否存在目標，確定目標位置，識別目標種類的計算機視覺任務。 以AlexN... 目標檢測算法綜述（近20年）
目標檢測的目標是確定圖像中目標的類別和位置。 本文提出了一種新的anchor free兩階段框架，它首先通過尋找潛在的角點組合來提取一些候選目標，然后通過一個獨立的分類階段為每個候選分配一個類標簽。 這兩個階段分別是提高召回和精度的有效解決方案，它們可以集成到端到端網絡中。 框架稱為Corner Proposal Network (CPN)，具有檢測各種尺度目標的能力，也避免被大量假陽性候選所混淆。
