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基于深度学习的目标检测算法研究  
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【英文题名】 Reasearch on Object Detection Algorithm with Deep Learning
【作者】 李明攀;
【导师】 姚敏;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 计算机科学与技术
【学位年度】 2018
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2018-10-22
【关键词】 目标检测; 深度学习; 卷积网络;
【英文关键词】 Object Detection; Deep Learning; Convolutional Network;
【中文摘要】 目标检测任务将目标的分割与识别合二为一,简单地说就是给定一段视频或者一张图片,指出其中的多个目标所属的类别并以包围盒的形式给出这些目标在图片中所处的位置和范围。目标检测技术在很多领域有着及其广泛的研究和应用,如视频监控、军事目标检测等,目前学术界已经提出了很多的目标检测算法,取得了很大进展。近年来,深度学习发展极为迅猛,在计算机视觉等很多领域都取得了令人难以置信的突破,其中的一个典型代表就是基于卷积神经网络的Alex-net[20]在ImageNet上取得的重大成功。深度学习在目标检测与分割等方面也取得了很辉煌的成就,不少知名的解决方案脱颖而出,例如R-CNN系列[6][7][9]、SSD[11]、YOLO[10]、R-FCN[19]等,这些新的方法也获得了极其广泛的应用。但是由于应用场景的复杂性,会出现目标的尺度变化大、位移、形态变化、遮挡等各种问题,目标检测系统的准确性会受到极大的考验,这些问题也成为了目标检测算法研究领域亟待解决的难点问题。本文的目的一方面在于对目标检测领域目前的发展情况和研究成果进行一些总结,尤其是深度学习在目标检测领域取得的一系列成果;另一方面也分析了目前目标检测存在的一些问题和难点...
【英文摘要】 Object detection is an image segmentation technique,and it combines the goal of segmentation and identification.Generally speaking,object detection is supposed to point out the objects in a given image or video,including the objects' class,position and bounding box.Object detection has been researched and applied very widely in different fields,such as smart transportation system,video surveillance,military target detection,biomedical science,and so on.In the complex application scenarios,the objects' scale...
【更新日期】 2018-11-20

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导师:姚敏    导师单位:浙江大学    学位授予单位:浙江大学
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