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基于Transformer的目标检测算法综述
- 作 者:
-
李建;
杜建强;
朱彦陈;
郭永坤;
- 作者机构:
-
江西中医药大学计算机学院;
- 关键词:
-
Transformer;
卷积神经网络(CNN);
图像处理;
目标检测;
深度学习;
- 期刊名称:
- 计算机工程与应用
- i s s n:
- 年卷期:
-
2023 年
010 期
- 页 码:
- 48-64
- 摘 要:
-
深度学习框架Transformer具有强大的建模能力和并行计算能力,目前基于Transformer的目标检测算法已经成为研究的热点。为了进一步探索目标检测的新思路、新方向,对基于Transformer的目标检测算法进行了归纳总结。概述了多种目标检测数据集及其应用场景,从特征学习、目标估计、标签匹配策略和算法应用四方面梳理了Transformer目标检测的相关算法,并与基于卷积神经网络的目标检测算法进行对比,分析了Transformer在目标检测任务中的优点和局限性,并提出了Transformer目标检测模型的一般性框架。对Transformer在目标检测领域中的发展趋势进行了展望。
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