毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一﹑深度学习方法下的目标检测的背景及意义随着计算机技术的迅速发展，计算机的智能化逐渐引起人们重视。
这个领域目前正在以几何倍的速度增长着，并且未来也将持续健康发展。
人们希望可以借助人工智能自动地处理一些主观的，非规范性的事物，如识别图像等。
近代一些研究学者针对这些比较主观的问题探讨一种解决方案。
这种方案是设计一种方法让计算机从海量经验中学习，通过构建层次化的结构来拟合事物，并且层次之间通过相对简单的关系来定义。
这种方案让计算机自主从海量知识中捕获经验，好处是避免了人类给计算机指定学习内容，因为人类无法完全知晓应学习的特征。
科学家提出层次化的概念，是借助了人脑工作的方式，从而使计算机借助于构建简单的模型来学习复杂的特征。
这种方法被称为深度学习（deep learning），是因为计算机最终构造出一张深层次的图，层与层之间通过简单的规则进行连接。
自从深度神经网络算法首次在ImageNet数据集上大放异彩，物体检测领域逐渐开始利用深度学习来做研究。
随后各种结构的深度模型被提出，数据集的准确率一再被刷新。
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