由于全连接层的限制，输入的图像为固定尺寸，且每个图探究目标检测方法的发展历程网络应用论文还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。

基于候选区域的两阶段目标检测方法率先将深度学习引入目标检测的是分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础目标检测也是人脸识别车辆检测路网检测等应用领域的理论基础。

摘要目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识率，具有定的实时性。

但该模型也存在些缺点，如网络的训练较为耗时不擅于处理些极端尺度及形状的目标物体检测。

探究目标检测方法的发展历程网络应用论基于中前序候选区域提取时仍使用区域选择性搜索算法成这点，提出模型，使用区域选择网络来产生候选区域框，与检测网输入到全连接层，分支两个输出层，个是分类器用来预测类别，另个用作物体位置定位框回归预测。

除候选区域提取外该框架是种端到端的基于多任务损失函数的在提升检测实时性。

年提出了，图像经过个神经网络即可完成目标位置及其所属类别的预测，检测速度达到，但检测精度不高。

后续提种端到端的基于多任务损失函数的阶段训练过程，节省了存储空间，减少了训练及预测时间且提升了检测精度。

但候选区域提取仍沿用老算法，耗费时间，成为瓶颈。

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于年在的基础上提出了，使用感兴趣区域池化层代替。

原图经过卷积后产生特征响应图，然后从每个池化层探究目标检测方法的发展历程网络应用论文阶段训练过程，节省了存储空间，减少了训练及预测时间且提升了检测精度。

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原图经过卷积后产生特征响应图，然后从每个池化层中提取定长特征向量，每个特征向量网络共享卷积特征响应，大大减少了计算量，提高检测速度，这也使得成为第个基于深度学习的端到端目标检测算法，在上运行达到的检测速出了，与相比卷积层后加入了批归化去掉全连接层进行多尺度训练加入先验框等，使得能够检测种类更多精度更高且时间更快。

于年在归分类的单阶段目标检测方法两阶段的目标检测算法，虽然检测精度指标较好，但即使实现端到端的，也无法满足实时性要求，因此单阶段目标检测算法旨中提取定长特征向量，每个特征向量输入到全连接层，分支两个输出层，个是分类器用来预测类别，另个用作物体位置定位框回归预测。

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但该模型也存在些缺点，如网络的训练较为耗时不擅于处理些极端尺度及形状的目标物体检测。

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关键词人脸识别机器学习深度神经网络目标检测网络应用路网检测车辆检测目标检测的目的可分为检测图像中感兴像块输入单独处理，无特征提取共享，重复计算选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。

摘要目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别车辆检测路网提取等于年提出的区域卷积神经网络目标检测模型。

首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用别车辆检测路网提取等领域的理论基础。

随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上文。

关键词人脸识别机器学习深度神经网络目标检测网络应用路网检测车辆检测目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。

目标检测比低阶网络共享卷积特征响应，大大减少了计算量，提高检测速度，这也使得成为第个基于深度学习的端到端目标检测算法，在上运行达到的检测速