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基于目标检测算法的图像分析

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摘要摘要: 随着计算数学和信号处理技术的发展，基于深度神经网络的目标检测算法获得了比传统模板匹配算法更优的结果。深度学习目标检测算法分为一阶段目标检测（one-stage）和两阶段目标检测（two-stage）两类。常见的一阶段目标检测算法有 YOLO算法、SSD算法。一阶段目标检测算法的优势在于利用回归的思想直接通过图像得到预测目标框信息，速度快。二阶段目标检测算法在精度方面要优于前者，例如R-CNN、Fast-CNN等，其策略是先利用网络产生一系列的候选框，然后进行分类和回归，虽然其精度相较一阶段算法准确度更高，但是速度方面相差甚远。

DOI 6jr39voyj5/5489187

作者吴甲盛张浩陈世豪王晓燕

机构地区山东协和学院山东济南 250107

出处《科学与技术》 2021年13期

关键词图像检测图像识别 SSD检测

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2021年09月04日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）