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深度学习目标检测：应用与实践

目录

深度学习目标检测：应用与实践（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概括与目标检测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

目标检测背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

目标检测发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

研究目的与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、深度学习目标检测技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

深度学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

卷积神经网络原理及应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

目标检测算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1候选区域生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2深度学习目标检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

三、深度学习目标检测在各领域的应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

自然场景目标检测应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.1自动驾驶领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.2机器人视觉应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3监控与安全领域应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

工业检测领域目标检测应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

生物医疗领域目标检测应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

农业领域目标检测应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

其他领域应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

四、深度学习目标检测的挑战与未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

目标检测面临的挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

新型算法与技术发展趋势探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

硬件平台发展对深度学习目标检测的影响与展望．．．．．．．．．．．．．37

行业应用前景及市场需求分析预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

五、实验设计与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

实验设计思路及方案介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

实验数据集介绍及预处理过程说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

实验结果分析介绍不同领域成功案例及其启示总结提炼经验教训，提出改进建议

深度学习目标检测：应用与实践（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

深度学习在目标检测领域的应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

1.1深度学习背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

1.2目标检测技术的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

1.3深度学习在目标检测中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

目标检测基本原理与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.1目标检测基础概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

2.2目标检测任务分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

2.3常见目标检测框架分析．．．．