深度學(xué)習(xí)背景下的目標(biāo)檢測技術(shù)綜述

摘要：目標(biāo)檢測技術(shù)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中占據(jù)了重要地位，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，該領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。從傳統(tǒng)手工檢測方法到現(xiàn)代目標(biāo)檢測方法，從早期的基于候選區(qū)域的 R-CNN 系列到單階段的YOLO 系列，再到加入Transformer 架構(gòu)的DETR 系列等，目標(biāo)檢測技術(shù)隨科技進(jìn)步而更新，通過對主流算法的介紹，對比了不同算法在精度、速度、資源消耗等方面的優(yōu)劣，最后探討了目標(biāo)檢測面臨的挑戰(zhàn)與未來的發(fā)展方向。（剩余6371字）