电信科学 ›› 2020, Vol. 36 ›› Issue (7): 92-106.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2020199

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基于深度学习的图像目标检测算法综述

张婷婷1,章坚武1(),郭春生1,陈华华1,周迪2,王延松3,徐爱华2   

  1. 1 杭州电子科技大学,浙江 杭州 310018
    2 浙江宇视科技有限公司,浙江 杭州 310051
    3 之江实验室,浙江 杭州 311121
  • 修回日期:2020-06-30 出版日期:2020-07-20 发布日期:2020-07-28
  • 作者简介:张婷婷(1995- ),女,杭州电子科技大学通信工程学院硕士生,主要研究方向为计算机视觉与人工智能等|章坚武(1961- ),男,博士,杭州电子科技大学通信工程学院教授、博士生导师,中国电子学会高级会员,浙江省通信学会常务理事,主要研究方向为移动通信、多媒体信号处理与人工智能、通信网络与信息安全|郭春生(1971- ),男,博士,杭州电子科技大学通信工程学院副教授、硕士生导师,主要研究方向为视频分析与模式识别|陈华华(1975- ),男,博士,杭州电子科技大学通信工程学院副教授、硕士生导师,主要研究方向为视频分析与模式识别|周迪(1975- ),男 ,浙江宇视科技有限公司教授级高级工程师、宇视研究院院长,主要研究方向为视频安全、人工智能等|王延松(1970- ),男 ,之江实验室研究员,教授级高工,科技部“宽带通信与新型网络”领域总体组专家、指南编制组专家,工信部“网络通信技术”领域咨询专家、中国通信学会委员、中国通信标准化协会工业互联网ST8组副组长等职务。主要研究方向为工业互联网、SDN/NFV、网络安全等|徐爱华(1989- ),女,浙江宇视科技有限公司工程师,主要研究方向为视频安全、人工智能等
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(U1866209);国家自然科学基金资助项目(61772162);国家重点研发计划基金资助项目(2018YFC0831503);浙江省自然科学基金资助项目(LYl6F020016);浙江省重点研发计划基金资助项目(2018C01059);浙江省重点研发计划基金资助项目(2019C01062)

A survey of image object detection algorithm based on deep learning

Tingting ZHANG1,Jianwu ZHANG1(),Chunsheng GUO1,Huahua CHEN1,Di ZHOU2,Yansong WANG3,Aihua XU2   

  1. 1 Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China
    2 Zhejiang Uniview Technologies Co.,Ltd.,Hangzhou 310051,China
    3 Zhijiang Lab,Hangzhou 311121,China
  • Revised:2020-06-30 Online:2020-07-20 Published:2020-07-28
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(U1866209);The National Natural Science Foundation of China(61772162);The National Key Research Development Program of China(2018YFC0831503);The Natural Science Foundation of Zhejiang Province of China(LYl6F020016);The Key Research Development Program of Zhejiang Province of China(2018C01059);The Key Research Development Program of Zhejiang Province of China(2019C01062)

摘要:

图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标,并确定他们的类别和位置,是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来,由于深度学习在图像分类方面的准确度明显提高,基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。首先介绍了图像目标检测模型中常用的卷积神经网络;然后,重点从候选区域、回归和anchor-free方法的角度对现有经典的图像目标检测模型进行综述;最后,根据在公共数据集上的检测结果分析模型的优势和缺点,总结了图像目标检测研究中存在的问题并对未来发展做出展望。

关键词: 计算机视觉, 图像目标检测, 深度学习, 图像分类

Abstract:

Image object detection is to find out the objects of interest in the image and determine their classifications and locations.It is a research hotspot in the field of computer vision.In recent years,due to the significant improvement in the accuracy of image classification with deep learning,image object detection models based on deep learning have gradually became mainstream.Firstly,the convolutional neural networks commonly used in image object detection were briefly introduced.Then,the existing classical image object detection models were reviewed from the perspective of candidate regions,regression and anchor-free methods.Finally,according to the detection results on the public dataset,the advantages and disadvantages of the models were analyzed,the problems in the image object detection research were summarized and the future development was forecasted.

Key words: computer vision, image object detection, deep learning, image classification

中图分类号: 

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