摘 要
在图像处理和计算机视觉领域，物体检测一直是一个重要研究方向。随着深度学习技术的发展，物体检测也得到了极大的提升。目前，基于深度学习的物体检测技术已经成为该领域的主流方向。国外相关技术比较成熟，诸如RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法在训练集和测试集上的表现已经相对比较出色，而在国内，也有很多研究团队在这一领域做出了贡献。然而，物体检测技术仍然存在许多问题和挑战。这些问题主要包括目标大小不一、目标密度不一、遮挡问题和效率问题。针对这些问题，本文提出了相应的优化对策，如基于多尺度的物体检测算法、基于分割的物体检测算法、目标遮挡处理和硬件优化等。最后，本文对该领域未来的发展进行了展望，认为基于深度学习的物体检测技术将会得到更加全面的应用并得到进一步的优化。
关键词：检测技术；深度学习；算法训练
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景及意义 1
（二）国内外发展现状 2
二、相关理论概述 2
（一）深度学习技术 2
（二）物体检测技术概述 3
（三）训练数据集 4
三、存在的问题与挑战 5
（一）目标大小不一 5
（二）目标密度不一 5
（三）遮挡问题 6
（四）效率问题 6
四、相应的优化对策 7
（一）基于多尺度的物体检测算法 7
（二）基于分割的物体检测算法 7
（三）目标遮挡处理 8
（四）硬件优化 9
五、结论 9
参考文献 11
致 谢 12
