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文档摘要

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卷积神经网络驱动下的目标检测算法演进与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能领域的重要研究方向，在诸多领域得到了广泛应用。目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，旨在识别图像或视频中的特定目标，并确定其位置，其研究成果对推动计算机视觉技术的发展具有重要意义。

早期的目标检测方法主要基于手工设计的特征，如尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等，结合分类器如支持向量机（SVM）来实现目标检测。这些方法在简单场景下取得了一定的成果，但在复杂场景中，由于手工特征的局限性，检测性能往往不尽人意。随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（Con