融合多示例学习与循环神经网络的弱监督目标检测算法：原理、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，计算机视觉技术作为人工智能领域的关键组成部分，正深刻地改变着人们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车对道路上行人、车辆和交通标志的精准识别，到安防监控系统对异常行为和物体入侵的实时监测；从医学影像分析中对病变区域的准确检测，到工业生产线上对产品缺陷的高效筛查，计算机视觉技术的应用无处不在，其重要性不言而喻。而目标检测，作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定这些对象的位置，无疑在推动计算机视觉技术的发展和应用中发挥着举足轻重的作用。

传统的目标检测