近日,广东金融高新区“区块链+”金融科技研究院联合湖南科技大学计算机科学与工程学院撰写关于《Deep Learning Object Detection(基于 学习的目标检测综述)》论文获发表。
论文简介:目标检测技术是计算机视觉研究中的一个主要部分,其大规模应用在工业,科研等场景中。类似于人脸检测,医学图像检测,自动驾驶,交通检测等技术已经在人们的生活中起到了相当重要的作用。随着 学习的高速发展,众多应用领域,比如图像分类,文本分类,机器翻译等,与 学习结合都取得了突破性的成功。R-CNN将目标检测带入了 学习的时代,和传统方法比起来,它的优势在于,前者需要人员手工提取特征,而后者采用 学习自动提取特征的方式,极大地提高了效率,简化了操作,且开启了目标检测研究新的时代。首先,本文对基于 学习的目标检测骨干网络进行了综述,对里程碑式的目标检测算法进行了回顾解析,比较了常用的数据集,概括了模型的常用评估方法归纳了应用,最后对文章进行总结。
广东金融高新区“区块链+”金融科技产业集聚基地(佛山民间金融街)
广东金融高新区“区块链+”金融科技研究院,是集政府引导、技术研究、企业服务于一体的“区块链+”产业服务与科研平台,承担着广东金融高新区“区块链+”金融科技政策研究、专题培训、人才培育等相关工作,为南海区企业提供产业赋能专业服务。目前,产业集聚已吸引100多家“区块链+”企业落户广东金融高新区。其中,已有一批优质企业通过了政府“区块链+”金融科技企业认定并获得了相应的政策奖励。
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