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

1、研究意义         卷积神经网络（CNN）因为其强大的特征提取能力，近年来被普遍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能够端到端的训练，并应用于文档识别。LeNet-5结构是CNN最经典的网络结构，然后发展的卷积神经网络结构都是由此版本衍生而来。算法         在过去六年中，因为深度学习和卷积网络的发展和进步，基于图

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