摘要
目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一,近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。
Caffe作为一个开源深度学习框架,以其高效、灵活的特点,为目标检测研究提供了强大的支持。
本文首先介绍了目标检测的基本概念、发展历程以及常用的评价指标,并对基于深度学习的目标检测方法进行了分类概述。
其次,重点阐述了Caffe框架的原理、架构以及在目标检测中的应用优势。
在此基础上,详细综述了近年来基于Caffe框架的目标检测研究成果,包括经典的目标检测模型(如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等)在Caffe上的实现及其性能对比,以及针对不同应用场景的改进优化策略。
最后,总结了基于Caffe深度学习框架的目标检测研究现状,并展望了未来的发展趋势。
关键词:目标检测;深度学习;Caffe框架;卷积神经网络;性能评估
目标检测的目标是在图像或视频中定位和识别出感兴趣的目标,并确定其类别和位置信息。
其主要任务包括两个方面:一是目标定位,即确定目标在图像中的具体位置,通常用边界框(BoundingBox)表示;二是目标分类,即识别出目标所属的类别。
目标检测技术的发展经历了从传统方法到深度学习方法的转变。
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