1、“.....开发出更网络对象检测网络，或称单目标多窗口检测器。是基于卷积神经网络的种网络结构，是第个基于深层网络的对象检测器，相比于，的准确性更高，实时性的预测速度表现更好。的网络架构以为基础，因为拥有高质量的图像分类和迁移学习的能力。对进行了调整，删除了中的图像分类，添加了额外的卷积层，减小图像尺度，增加图像深度，在更小的规模内保留了更多的图像信息。网络的核心思想是分层提取目标图像特征，只对图像的分层进行特征提取的操作，并对边框信息趣点，寻找极值。寻找关键点准确位置与删除弱边缘通过矩阵特征值实现删除弱边缘，小于阈值的自动舍弃。摘要目标检测和跟踪在工业应用中占有较大的比重，通过目标识别技术，可以快速准确的检验产品的致性，降低工人劳动强度，提高企业效益，本文主要介绍了种开源的计算机视觉库，中集成的模块能够减少开发人员工作强度。本文对中用于目标检测和跟踪的模块......”。

2、“.....本文还将对中提供的深度神经网络模块的相关内容和算法框架进行简要的介基于的深度学习目标检测与跟踪论文原稿标的位置，在后续帧中找到最佳匹配位置，更侧重于目标的匹配上，形成目标的运动轨迹。目标跟踪依赖于目标检测，必须先定位目标位置，才能进行目标跟踪。多数情况下目标跟踪的第帧由人工指定，也有通过目标检测进行全自动跟踪。但是目标检测需要对整张图像全局进行搜索，目标跟踪只对上帧图像中的目标进行搜索，目标跟踪的速度明显快于目标检测。当张图像出现多个与目标相似的图像时，目标检测很容易检测出相似值，在视频等连续多帧的图像序列中，目标检测很容易出现误差，所以常用目标跟踪以提高速度。在中提供了如下的几个目标关键点方向指定关键点描述子。基于特征匹配的对象检测改进了的特征提取和描述方式，通过种更高效的方式提取和描述目标特征。算法的优点是但是实时性不高......”。

3、“.....基于积分图计算快速提取关键点，具有尺度光照不变性，快速的描述子匹配的特性。的基本思想是构建矩阵，生成目标的所有能够用于提取特征的兴趣点构建尺度空间特征点定位特征点主方向分配生成特征点描述子特征点匹配。特征人脸檢测特征是种常用算子，用来描述图像确位置与删除弱边缘通过矩阵特征值实现删除弱边缘，小于阈值的自动舍弃。目标检测与跟踪目标检测使用图像序列单帧信息或者静态图像，依据先验知识或者显著等特性找到些感兴趣的区域。目标跟踪仅用于连续的图像序列，根据已有目标的位置，在后续帧中找到最佳匹配位置，更侧重于目标的匹配上，形成目标的运动轨迹。目标跟踪依赖于目标检测，必须先定位目标位置，才能进行目标跟踪。多数情况下目标跟踪的第帧由人工指定，也有通过目标检测进行全自动跟踪。但是目标检测需要对整张图像全局进行搜索......”。

4、“.....通过目标识别技术，可以快速准确的检验产品的致性，降低工人劳动强度，提高企业效益，本文主要介绍了种开源的计算机视觉库，中集成的模块能够减少开发人员工作强度。本文对中用于目标检测和跟踪的模块，和这些模块的算法基础进行了简要的介绍，本文还将对中提供的深度神经网络模块的相关内容和算法框架进行简要的介绍。关键词目标检测与跟踪中图分类号文献标识码文章编号人类获取信息的主要途径有听觉视觉触觉等直接输出检测的目标是什么，而是目标框形状的契合程度，相似度越高，目标框就越粗。只对图像进行次计算，没有进行池化和全连接层操作，大大减少了计算时间。结语良好的课扩展性和强大的可扩展性，使得现在已经用于广泛的工业生产之中，越来越多的手机客户端软件也是基于开发的。本文简单介绍了中科院直接用于生产的方法，仍然有些框架值得开发者进行次开发和研究......”。

5、“.....中模块可以方便的实现基于神经网络的论文原稿。接下来介绍几个中常用的对象检测网络对象检测网络对象检测网络，或称单目标多窗口检测器。是基于卷积神经网络的种网络结构，是第个基于深层网络的对象检测器，相比于，的准确性更高，实时性的预测速度表现更好。的网络架构以为基础，因为拥有高质量的图像分类和迁移学习的能力。对进行了调整，删除了中的图像分类，添加了额外的卷积层，减小图像尺度，增加图像深度，在更小的规模内保留了更多的图像信息。网络。通过图像设备获取图像，传入计算机进行处理，获得图像中有用的信息。传统的图像识别方法，主要是先通过提取些特征点，然后再通过数学统基于的深度学习目标检测与跟踪论文原稿，。的实时检测方法激光与光电子学进展，标检测与追踪，这样也使得能够与当前流行的深度学习框架融合，开发出更好的应用。此外想要实现中以外的功能，仍需研究人员自行开发......”。

6、“.....让我可以与业界精英交流学习，解决了我对深度学习和图像处理方面的许多疑惑。参考文献毛星云编程入门北京电子工业出版社，李卫深度学习在图像识别中的研究及应用武汉武汉理工大学，白亚龙基于深度神经网络的图像识别系统的研究与改进哈尔滨哈尔滨工业大学，陈立里，张正道，彭力基于改进核心思想是分层提取目标图像特征，只对图像的分层进行特征提取的操作，并对边框信息次进行回归分类。对象检测网络对象检测网络上分为两种两步法步法。基于图像分类加上滑动窗口的方式对象检测是两步法的代表，两步法先进行卷积神经网络的操作，再使用个滑动窗口标注，但是这种方法太慢，预测些感兴趣的区域，计算量比较大，导致性能差，无法进行实时预测。的步法，对图像每个区域只计算次。先将图像分为的目标框，每个方格细胞负责预测个目标框，输出的置信度数值，告诉每个目标框包含个对象的可能性是多少......”。

7、“.....最后通过图像匹配的算法对图像进行识别，再次过程中，需要人工指定相关参数和方法。近年来发表的多篇论文已经指出，未来图像的处理方向会以基于神经网络的模型来进行研究。深度神经网络由于其层次多，复杂性高，能够处理获得图像中更加复杂的特征信息。与传统方法相比，深度神经网络的表现能力更加优异，能够表示更加复杂的函数关系。训练完成的神经网络，不需要人为的输入些值来优化结果，可以自动完成图像学习和检测，自己训练自己，得到更精准的结果，同时也减少了人工劳动。基于的深度学习目标检测与跟踪基于的深度学习目标检测与跟踪论文原稿好的应用。此外想要实现中以外的功能，仍需研究人员自行开发。最后感谢我的导师郑老师给我提供了这次学习交流的机会，让我可以与业界精英交流学习，解决了我对深度学习和图像处理方面的许多疑惑。参考文献毛星云编程入门北京电子工业出版社......”。

8、“.....白亚龙基于深度神经网络的图像识别系统的研究与改进哈尔滨哈尔滨工业大学，陈立里，张正道，彭力基于改进的实时检测方法激光与光电子学进展次进行回归分类。对象检测网络对象检测网络上分为两种两步法步法。基于图像分类加上滑动窗口的方式对象检测是两步法的代表，两步法先进行卷积神经网络的操作，再使用个滑动窗口标注，但是这种方法太慢，预测些感兴趣的区域，计算量比较大，导致性能差，无法进行实时预测。的步法，对图像每个区域只计算次。先将图像分为的目标框，每个方格细胞负责预测个目标框，输出的置信度数值，告诉每个目标框包含个对象的可能性是多少，不会直接输出检测的目标是什么，而是目标框形状的契合程度，相似度越高，目标框就越粗。绍。关键词目标检测与跟踪中图分类号文献标识码文章编号人类获取信息的主要途径有听觉视觉触觉等，视觉是最直接最有效的获取信息的途径......”。

9、“.....作为种计算机视觉库，可以让计算机像人类样获取图像的信息，让冰冷的机器更加智能化。中提供了多种集成了各种算法的模块，开发人员可以利用这些模块轻易开发出需要的程序。基于的深度学习目标检测与跟踪论文原稿。接下来介绍几个中常用的对象检测网络对象检踪与检测的算法基于特征匹配的对象检测，即尺度不变特征变换，是种局部特征描述子，可在图像中检测出关键点，特征稳定，在图像旋转尺度变换亮度时有保持不变性，对视角变换噪声也有定程度的稳定性。分为以下几个步骤建立尺度空间，寻找极值寻找关键点准确位置与删除弱边缘关键点方向指定关键点描述子。建立尺度空间，寻找极值构建图像高斯金字塔，求取差分，发现最大与最小值在每级，构建的高斯金字塔，每层根据求和的值不同，划分等级。搜索图像上的所有位置，通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴特征，多用于人脸检测行人检测等目标检测......”。