基于深度学习的目标检测算法研究

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传统的目标检测方法时间复杂度高,用于检测的滑动窗口冗余,鲁棒性较差。从深度学习开始,目标检测技术有了重大突破。而无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围,深度学习卷积神经网络模型在其中发挥着重要作用。现主要探讨采用回归检测算法的YOLO模型,从其检测流程、网络设置、结构来分析YOLO模型的特点,为之后进一步的多信息融合的无人驾驶视觉技术研究做铺垫。
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