传统的目标检测论文 深度学习和传统目标检测算法有什么区别？

深度学习和传统目标检测算法有什么区别？

传统目标检测算法 只适应于有明显特征，背景简单的情形，而在实际应用中，背景复杂多变，而且待 检测 的 目标 复杂多变，很难通过一般的抽象特征完成对 目标 的 检测 ，而深度 学习 可以提取同一 目标 丰富的特征，完成 目标 的 检测 。 从某种程度上来说，人们无法 总结 出 目标 在各种复杂多变情形下的抽象特征，所以只好退而求其次，利用庞大丰富的数据，通过深度 学习 完成模型的训练，从而使得 算法 的健壮性更高，泛化能力更强，更容易应用于实际场景...

目标检测技术发展前景如何？

Introduction 近年来，目标检测因其广泛的应用和近年来的技术突破而受到越来越多的关注。 这项任务在学术界和现实世界的应用中都得到了广泛的研究，如监控安全、自动驾驶、交通监控、无人机场景分析和机器人视觉等。 在导致目标检测技术快速发展的诸多因素和努力中，值得注意的贡献应该归因于深度卷积神经网络和gpu计算能力的发展。

目标检测的研究领域有哪些？

目标检测的研究领域包括多类别检测、边缘检测、突出目标检测、姿势检测、场景文本检测、人脸检测、行人检测等。. 目标检测作为场景理解的重要组成部分，广泛应用于现代生活的许多领域，如安全领域、军事领域、交通领域、医疗领域和生活领域。. 此外，到目前为止，许多基准在目标检测领域发挥了重要作用，如Caltech [1]， KITTI [2]， ImageNet [3]， PASCAL VOC [4]， MS COCO [5]， Open Images V5 [6]。. 在2018年ECCV VisDrone大赛中，主办方发布了一款基于无人机平台的新型数据集 [7]，该数据集包含大量图像和视频。.

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