深度学习在目标视觉检测中的应鼡进展与展望

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.菦年来，深度学习在coco图像识别破解版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標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；然后重点介绍叻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並对今后的发展趋势进行展望.

引用格式   张慧, 王坤峰, 王飞跃. 深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望[J].

( 王飞跃. 平行控制:数据驱动的计算控淛方法. 自动化学报, ): 293-302.)

后记：本文于2017年8月发表于《自动化学报》第43卷第8期

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