基于卷积神经网络的高精度目标检测算法：原理、演进与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，受到了广泛的关注。目标检测旨在识别图像或视频中的特定目标，并确定其位置和类别，其应用场景涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测、医疗影像分析等多个领域。在这些应用中，高精度的目标检测算法对于系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的出现，为目标检测领域带来了革命性的变化。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动学习图像的特征表示，大大提高了目标检测