基于CNN算法的图像目标检测设计与实现 文献综述

图像目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的推动下取得了显著进展。

本文首先概述图像目标检测的基本概念和研究意义，然后着重介绍基于CNN的图像目标检测算法的发展历程，包括从早期的R-CNN、FastR-CNN到FasterR-CNN的两阶段方法，以及SSD、YOLO等单阶段方法的演变过程，并分析其优缺点。

此外，本文还将探讨一些针对特定场景或问题的改进算法，如小目标检测、遮挡目标检测等，并对不同算法的性能进行比较分析。

最后，对基于CNN的图像目标检测的未来发展趋势进行展望，指出其面临的挑战和机遇。

关键词：图像目标检测；卷积神经网络；深度学习；目标识别；计算机视觉

#1.1图像目标检测图像目标检测是指在给定的图像中确定目标的位置和类别，是计算机视觉领域中一项基础性且具有挑战性的任务。

其目标是在图像中找到感兴趣的目标，确定它们的位置，并识别出它们的类别。

#1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门为处理图像等网格结构数据而设计的深度学习模型。

CNN通过卷积层、池化层等结构自动学习图像的特征表示，相较于传统方法，其在目标检测任务上表现出更优异的性能。

#1.3研究意义图像目标检测技术在自动驾驶、智能安防、医学影像分析等领域具有广泛的应用前景。