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基于卷积神级网络的目标检测研究国内外文献综述

神经网络的诞生是科学家借鉴了生物体大脑神经元和感受野等相关工作思想的产物，首个多层感知机[4]出现在1958年，将其视为神经网络最初模型的原因，在于其可以对单个神经元训练。。

Fukushima在1980年的一篇论文中提到一种模型，该模型包含了卷积和池化层，作者将其命名为认知机。随后误差反向传播算法[5]被Rumelhart等人提出，后成为熟知且广泛使用的算法BP（BackPropagation），在模型工作进程占据着举足轻重的地位。

LeNet-5网络模型在1998年由LeCun等人[6]提出了，被看做