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深度学习技术在目标检测中的应用与研究
目录
深度学习技术在目标检测中的应用与研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2目标检测技术背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3深度学习在目标检测领域的应用意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
目标检测技术发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1传统目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2基于深度学习的目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
深度学习在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1卷积神经网络在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2深度学习目标检测算法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
深度学习目标检测算法研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1R-CNN及其变种．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2FastR-CNN及其变种．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
深度学习目标检测算法的优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.2损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.4迁移学习与微调．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
深度学习目标检测在实际应用中的挑战与解决方案．．．．．．．．．．．28
6.1数据集的标注与收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.2模型复杂度与计算资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
6.3实时性与准确性平衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.4针对不同场景的适应性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
深度学习目标检测技术的未来发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
7.1混合模型与多任务学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
7.2小样本学习与迁移学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
7.3跨模态目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
7.4智能化与自动化检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
深度学习技术在目标检测中的应用与研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．41
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
二、深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
深度学习的定义与发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
深度学习的基本原理及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
深度学习在各个领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
三、目标检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
目标检测的定义及重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
传统目标检测方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
目标检测技术的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
四、深度学习在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
基于卷积神经网络的目标检测
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