基于深度学习的智能目标检测算法研究综述

摘要

目标检测作为计算机视觉领域最为关注的研究热点之一，旨在从视频或者图像中识别出感兴趣的物体，精准定位其位置，具有重要的实际应用价值。随着深度学习技术的迅速发展，智能目标检测方法在检测精度与效率方面取得了显著突破。重点分析了双阶段检测与单阶段检测的模型架构、优化策略及局限性，并探讨了Transformer(DETR系列)和Anchor-free(CornerNet、FCOS等)等方法的创新性与挑战。此外，结合目标检测在行人检测、人脸识别、智慧交通、工业检测及遥感监测等典型场景的应用，指出当前技术存在的问题和未来发展趋势。

关键词

目标检测 / 深度学习 / 视频图像 / 计算机视觉