基于YOLO与CNN模型的实时目标检测系统：综述
计算机视觉与模式识别
2022-08-02 v1 图像与视频处理
摘要
人工智能领域建立在目标检测技术之上。本研究综述简要描述了YOU ONLY LOOK ONCE（YOLO）算法及其更演进的版本。本综述围绕YOLO与卷积神经网络（CNN）在实时目标检测方向展开。YOLO比其他目标检测模型更有效地进行泛化目标表示且无精度损失。CNN架构模型能够消除高光并识别任意给定图像中的物体。若恰当实现，CNN模型可解决畸形诊断、创建教育或指导性应用等问题。本文通过分析得出若干观察与前瞻性发现。同时，其为金融及其他领域的聚焦视觉信息与特征提取提供支持，突出了目标检测与特征选择的方法，并简要描述了YOLO算法的发展过程。
引用
@article{arxiv.2208.00773,
title = {Real Time Object Detection System with YOLO and CNN Models: A Review},
author = {Viswanatha V and Chandana R K and Ramachandra A. C.},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00773},
year = {2022}
}