文献类型：期刊文献

中文题名：基于深度学习的目标检测框架综述

作者：骆嘉 郭忠峰 王世杰 任仲伟

第一作者：骆嘉

机构：[1]沈阳工业大学(辽宁省智能制造与工业机器人重点实验室),辽宁沈阳110870;[2]贵州理工学院机械工程学院,贵州贵阳550003

第一机构：沈阳工业大学(辽宁省智能制造与工业机器人重点实验室),辽宁沈阳110870

年份：2020

期号：1

起止页码：98-99

中文期刊名：中国机械

外文期刊名：machine china

基金：辽宁省教育厅项目(LQGD2017034)。

语种：中文

中文关键词：机器视觉;深度学习;目标检测框架;卷积神经网络

摘要：近10年来,深度学习成为了一个热门研究领域,广泛应用在自然语言处理、语音识别、机器视觉等方面.目标检测作为机器视觉中的一个重要分支,目前在无人驾驶、工业生产等方面已有了初步成果.本文主要对two-stage、one-stage和an-chor-free类代表性框架进行了详细的论述,总结分析了三大类框架的特点和优化策略,说明了anchor-free是今后的发展方向.