6、深度学习目标识别算法与银行服务人机交互研究

深度学习目标识别算法与银行服务人机交互研究

深度学习目标识别算法

在目标识别领域，深度学习算法不断发展，众多研究提出了不同的模型以提高目标检测的准确性和效率。

各类目标检测模型

• YOLO ：由Ali Farhadi等人提出，它能使用单个神经网络为给定图像预测类别概率及其对应的边界框，但存在相对较多的定位误差。
• SNIPER ：由Singh等人提出的一种新的目标识别训练模型。
• Fast R - CNN ：Ross Girshick等人开发的深度卷积网络，相比早期工作，它提高了目标检测的准确性、测试和训练速度。
• Faster R - CNN ：该架构能高效地检测和识别目标，是R - CNN系列模型的巅峰之作。
• CoupleNet ：Yousong Zhu等人通过结合区域提议子网和分类子网提出的模型，用于精确的目标检测任务。
• 基于深度强化学习的视觉识别模型 ：2018年，Aleksis Pirinen等人提出，使用目标检测器和顺序区域提议网络（RPN），通过训练深度强化学习（DRL）模型积累特定类别的证据，并利用上下文集成进行准确检测。
• FCOS ：2019年，Tian等人提出的全卷积单阶段目标检测器，使用类似于语义分割和逐像素预测的方法。