本文選題：目標視覺檢測　切入點：深度學(xué)習(xí)　出處：《自動化學(xué)報》2017年08期

【摘要】：目標視覺檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要問題,在視頻監(jiān)控、自主駕駛、人機交互等方面具有重要的研究意義和應(yīng)用價值.近年來,深度學(xué)習(xí)在圖像分類研究中取得了突破性進展,也帶動著目標視覺檢測取得突飛猛進的發(fā)展.本文綜述了深度學(xué)習(xí)在目標視覺檢測中的應(yīng)用進展與展望.首先對目標視覺檢測的基本流程進行總結(jié),并介紹了目標視覺檢測研究常用的公共數(shù)據(jù)集;然后重點介紹了目前發(fā)展迅猛的深度學(xué)習(xí)方法在目標視覺檢測中的最新應(yīng)用進展;最后討論了深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于目標視覺檢測時存在的困難和挑戰(zhàn),并對今后的發(fā)展趨勢進行展望.
[Abstract]:Object vision detection is an important problem in the field of computer vision. It has important research significance and application value in video surveillance, autonomous driving, human-computer interaction and so on. Deep learning has made a breakthrough in image classification. It is also driving the rapid development of target vision detection. This paper summarizes the progress and prospects of the application of depth learning in target vision detection. Firstly, the basic process of target vision detection is summarized. This paper also introduces the common data sets which are commonly used in the research of object vision detection, and then introduces the latest application progress of the rapid development of depth learning method in target vision detection. Finally, the difficulties and challenges of applying depth learning method to target vision detection are discussed, and the development trend in the future is prospected.
【作者單位】： 中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院;國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)軍事計算實驗與平行系統(tǒng)技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61533019,61304200) 國家留學(xué)基金(201504910397)資助~~
【分類號】：TP181;TP391.41

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本文編號：1700325