recent advances in deep learning for object detection
时间: 2023-04-23 21:05:14 浏览: 175
近年来,深度学习在目标检测领域取得了很大的进展。其中,一些最新的技术包括:
1. 目标检测网络的改进:通过引入更深的网络结构和更多的卷积层,可以提高目标检测的准确性和速度。
2. 多任务学习:将目标检测与其他任务(如语义分割、实例分割等)结合起来,可以提高模型的综合性能。
3. 端到端学习:通过将目标检测和其他任务的不同阶段(如特征提取、分类、回归等)整合到一个网络中,可以提高模型的效率和准确性。
4. 弱监督学习:通过使用较少的标注数据来训练模型,可以降低数据标注的成本,并提高模型的泛化能力。
5. 目标检测的可解释性:通过对模型的输出进行解释,可以更好地理解模型的决策过程,并提高模型的可靠性和可用性。
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