基于卷积神经网络的弱监督目标检测算法：原理、进展与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

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感兴趣的目标，并确定其位置，以矩形边界框的形式标注出来。其在智能交通、安防监控、工业制造、医疗影像分析、遥感图像解译等诸多领域有着广泛且关键的应用。

在智能交通系统中，目标检测技术用于车辆识别、行人检测、交通标志与信号灯识别等，为自动驾驶、辅助驾驶以及智能交通管理提供关键支持，有助于提升交通安全性和效率。例如，自动驾驶汽车依靠目标检测算法实时识别道路上的车辆、行人、交通标志等，从而做出合理的行驶决策，避免碰撞事故的发生。在安防监控领域，通过对