基于深度学习的目标检测算法优化研究

摘要

目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，在图像识别、自动驾驶、安防监控以及医疗图像分析等应用中具有重要价值。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）、区域提议网络（RPN）以及多尺度特征融合等技术的引入，使得目标检测算法在精度和速度方面取得了显著进展。然而，实际应用中仍存在检测精度不均衡、小目标识别困难以及计算资源消耗大等问题。本文针对现有深度学习目标检测算法的局限性，系统分析了影响检测性能的关键因素，包括网络结构、特征表达、训练策略及损失函数设计，并提出针对性优化方案。在优化过程中，通过引入多尺度特征融合、注意力机制、数据增强以及高效损失函数等方法，提升了算法对小目标和复杂场景的检测能力。