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首页 > 计算机应用研究 > 基于两种分类标准的目标检测算法综述

基于两种分类标准的目标检测算法综述

Survey of object detection algorithms based on two classification standards

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摘要随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法.为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和an-chor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析.最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向.

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作者 李平 [1] 喻洪流 [2] 学术成果认领
作者单位 上海理工大学 康复工程与技术研究所,上海200093;长治医学院 生物医学工程系,山西 长治046000 [1] 上海理工大学 康复工程与技术研究所,上海200093 [2]
关键词 目标检测深度卷积神经网络两阶段单阶段anchor-basedanchor-free
分类号 TP389.1
栏目名称
综述评论
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0003
发布时间 2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（62073224）
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计算机应用研究

计算机应用研究

2021年38卷9期

2582-2589页

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