深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望

发布时间：2018-04-02 12:10

  本文选题：目标视觉检测　切入点：深度学习　出处：《自动化学报》2017年08期

【摘要】：目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战,并对今后的发展趋势进行展望.
[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.
【作者单位】： 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室;中国科学院大学;青岛智能产业技术研究院;国防科学技术大学军事计算实验与平行系统技术研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61533019,61304200) 国家留学基金(201504910397)资助~~
【分类号】：TP181;TP391.41

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本文编号：1700325