李一男

【摘要】    为了更准确的对图像中的目标物体进行识别，科学家研发了目标检测技术，其是计算机视觉的重要组成。最近几年深度学习越来越普及，基于深度学习的目标检测技术具有更高的准确率和检测效率，可以应用在很多领域，然而应用过程中还存在一些影响深度学习目标检测的发展的问题急需解决，基于此，本文对目标检测概念进行了简单介绍，并对深度学习目标检测算法进行了归纳总结，对深度学习目标检测中存在的问题和未来发展进行了探究，希望可以为目标检测实现更好发展提供助力。

【关键词】    深度学习    目标检测    研究

Abstract： In order to more accurately identify target objects in images， scientists have developed target detection technology， which is an important component of computer vision. In recent years， deep learning has become more and more popular. The target detection technology based on deep learning has higher accuracy and detection efficiency， and can be applied in many fields. However， there are still some problems that affect the development of deep learning target detection in the application process. Based on this， this article briefly introduces the concept of target detection， summarizes the deep learning target detection algorithm， and explores the problems and future development of deep learning target detection， hoping to achieve better target detection Good development provides assistance.

Keywords： deep learning; target detection; research

引言：

深度學习最近几年得到了很大的发展，计算机视觉技术也得到了很大的提升，基于深度学习的目标检测方法在很多领域都实现了广泛应用。其目的就是在图像中快速、准确的找到目标物体，并判断出物体位置和大小，这也是计算视觉领域的重要内容。

一、什么是目标检测

目标检测的最终目的就是对图像中的目标物体位置和大小进行判定，但是不同物体有着不同的特征，再加上一些外界因素的影响，所以目标检测具有很大的难度，这也是机器视觉领域比较头疼的一个问题。

我们拿到一张图片后需要将其分为三个步骤进行理解：

第一步：分类，用事前确定好的类别或实例ID对化为信息的图像结构进行描述。

第二步：检测，上一步是对整张图片内容的描述，这一步则需要选定一个物体目标进行检测，获取物体所处位置以及类别信息。……