基于CNN目标检测方法(RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,Mask-RCNN,YOLO,SSD)行人检测,目标追踪,卷积神经网络

一、研究意义         卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力,近年来被广泛用于计算机视觉领域。1998年Yann LeCun等提出的LeNet-5网络结构,该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练,并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构,而后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生而来。         在过去六年中,由于深度学习和卷积网络的发展和进步,基于图像的
相关文章
相关标签/搜索