基于深度学习的小目标检测研究综述

被引：33

作者：

刘晓楠

王正平

贺云涛

刘倩

机构：

[1] 北京理工大学宇航学院

来源：

战术导弹技术 | 2019年 / 01期

关键词：

目标检测; 深度学习; 小目标; 机器视觉;

D O I：

10.16358/j.issn.1009-1300.2019.8.522

中图分类号：

TP391.41 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对目标检测特别是小目标检测问题,首先梳理了目标检测算法的发展与现状,系统性地总结了基于深度学习的目标检测算法研究进展,从精度和速度方面分析了两阶段及单阶段检测算法的优缺点及检测性能;其次作为参考梳理了小目标检测领域的典型数据集,分析在小目标检测难题上的改进算法,提升检测精度和速度,以及获得二者的平衡,成为小目标检测改进的方向和面临的挑战;最后对基于深度学习的目标检测应用领域做出展望和预测,为小目标检测问题提供了参考。

引用

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