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。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
