1、“.....特征层的卷积将特征提取的方式进行了统，因此，所提取到的信息及图片特征在各个方向上不具备差异性。基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法论文原稿。单步目标检测器特征算法传统课题之，也是最为基础的项目，其主要研究目标在于能够对图像或动态视频中的目标进行精确的定位或分类。就传统目标检测算法来说，在较长的段时间段，都是以可变形组件模型算法为基础算法。随着信息技术的不断创新与发展，在传统目标检测算法基础上进行了计算法的研究和应用，逐渐形成了更多具有优势的计算方法......”。

2、“.....即网络。在新的网络环境中，能够以更快的速度来对所锁定的目标人群进行精准定位和分类。该网络更进步在所有卷积层中加入批标准化概念，并应用卷积网络取代传统意义上的全连接层，支持边框预测功能的实现。除此以外，网络以为基础，支持多个特征层的同步性预测，究计算机工程与应用，路雪，刘坤，程永翔種深度学习的非机动车辆目标检测算法计算机工程与应用，师燕妮基于深度学习目标检测与跟踪技术的研究电子设计工程，袁明新，张丽民，朱友帅，等基于深度学习方法的海上舰船目标检测舰船科学技术......”。

3、“.....这种正负样本不平衡会导致网络预测值向负样本靠近以及网络难以收敛等问题。因此算法训练时将负样本按照置信损失进行排序，选择排名靠前的负样本作为训练，使得正负样本数量平衡，提升网络分类性能。结语综上所述，随着深度卷积神经网络的不的行为轨迹进行有效的预判，需要将环境中的不确定因素进行考虑而实时性是系统所必须具备的基础性能，鉴于该系统的图像处理方法不能过于复杂，本文在传统的行人特征基础上，对单步目标检测技术展开了课题性研究。网络训练为了构建鲁棒性强的模型，在数据扩增方面，与经典的方法基本致......”。

4、“.....与经典的方法基本致，通过对原始数据进行随机裁切翻转操作，来扩充训练数据集。为了检测具有不同宽高比的各类物体，本文设置了具有种不同宽高比的默认检测框，与经典的致，分别是。实际中，以默认检测框为中间变量，来实现检测框与预测检测框之间的转换。在准备训练数据时，需要将实际检测框与最符合的对应张仲伟基于深度学习的目标检测框架进展研究计算机工程与应用，路雪，刘坤，程永翔種深度学习的非机动车辆目标检测算法计算机工程与应用，师燕妮基于深度学习目标检测与跟踪技术的研究电子设计工程，袁明新，张丽民，朱友帅......”。

5、“.....基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法论文原稿作，来扩充训练数据集。为了检测具有不同宽高比的各类物体，本文设置了具有种不同宽高比的默认检测框，与经典的致，分别是。实际中，以默认检测框为中间变量，来实现检测框与预测检测框之间的转换。在准备训练数据时，需要将实际检测框与最符合的对应起来，形成从实际检测框与默认检测框的对应。的意义，能够促使我国进步有效的实现城市交通智能化工业检测智能化航空航天智能化。在目标检测技术的研究基础上，能够对图像进行有效的处理......”。

6、“.....根据相关研究表明，在目标检测系统中，要想进步有效的实现实时性和鲁棒性，是具有定困难。对于鲁棒性来说，无法对目标人群的单步目标检测器特征增强算法论文原稿。实际训练中我们发现预选框与真实框经过匹配后产生的负样本数量般要远大于正樣本数量，这种正负样本不平衡会导致网络预测值向负样本靠近以及网络难以收敛等问题。因此算法训练时将负样本按照置信损失进行排序，选择排名靠前的负样本作为训练，使得正负样本数量平衡，提升网络分类性起来，形成从实际检测框与默认检测框的对应......”。

7、“.....主观判断是与所接受的视觉信息相互联系的，而对于人类来说，图像以及动态视频能够清晰的将信息进行有效的表达和传递。因此，在新的形势之下，对目标检测技术进行更深层次的研究具有定积极。网络训练为了构建鲁棒性强的模型，在数据扩增，能。结语综上所述，随着深度卷积神经网络的不断发展与应用，人们对于目标检测算法的准确率有着越来越高的要求，作为电子计算机视觉领域的研究课题之目标检测技术面临着巨大的挑战与全新的机遇。本文提出了种基于深度学习的单步目标检测器特增强算法，能够在保证数据计算准确率的同时保证系统的及时性。参考文献寇大磊......”。

8、“.....支持边框预测功能的实现。除此以外，网络以为基础，支持多个特征层的同步性预测。同时，为进步有效保证单步检测计算正确率，该项网络要对损失函数进行有效的规划和设计，从而将极端样本所存在的种种问题进行及时的解决和优化，尽可能的将其所有优势都展现出来。基于深度学习目标检测算法目标检测是电子计算机进行视觉领域研究的重要课题之，也是最为基础的项目，其主要研究目标在于能够对图像或动态视频中的目标进行精确的定位或分类。就传统目标检测算法来说，在较长的段时间段......”。

9、“.....随着信息技术的不断创新与发展，在传统目标检测算法基础上进行了计算法的研究和征提取块在对网络结构进行特征提取时，常常采用的是级联的方式来辅助网络的计算与检测，并对加深层网络展开采样活动。因此，对于这类结构来说，为准确获取到目标图片的基础信息或语义信息，需要在网络深度的基础上进行有效的提取，才能够为目标群体的信息分类提供定的帮助。但是，随着网络深度的不断加深，很有可能会将目标信。同时，为进步有效保证单步检测计算正确率，该项网络要对损失函数进行有效的规划和设计，从而将极端样本所存在的种种问题进行及时的解决和优化......”。