摘要
物体检测与分类是计算机视觉领域的核心任务，在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，为物体检测与分类带来了革命性的突破。
CNN凭借其强大的特征提取和表达能力，能够自动学习图像中的复杂模式，显著提升了物体检测与分类的精度和效率。
本文将回顾基于卷积神经网络的物体检测与分类研究进展，包括目标检测和图像分类的基本概念、主流算法框架、性能评估指标等方面，并探讨未来可能的研究方向。
关键词：物体检测；物体分类；卷积神经网络；深度学习；计算机视觉
物体检测与分类是计算机视觉领域的两大重要任务，旨在赋予计算机系统识别和定位图像或视频中物体的能力。
1.1物体检测物体检测的任务是确定图像中是否存在特定类别的物体，并在存在的情况下，用边界框标定物体的位置。
物体检测的输出通常包含每个检测到的物体的位置、类别和置信度得分。
1.2物体分类物体分类的任务是将图像中的物体分配到预定义的类别中。
物体分类的输出通常是图像中最显著物体的类别标签和置信度得分。
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