近日，學校電氣信息學院舉辦了一場題為“基于深度學習的目標檢測算法研究”的線下學術交流講座。講座邀請長春理工大學白雪梅教授擔任主講嘉賓，電氣信息學院教師和相關專業學生參加講座。 

在講座中，白雪梅教授深入探討了深度學習驅動下的目標檢測算法演進歷程。她指出，伴隨深度學習技術的飛速進步，目標檢測領域也迎來了翻天覆地的變化，這一進程始于依賴手工特征的經典算法時代，比如R-CNN和OverFeat。隨后，一系列創新算法的誕生，引領了目標檢測技術從雙階段向單階段的躍遷，從單一的由下至上結構轉向了上下結合的架構，從單一尺度網絡進化到了特征金字塔網絡。不僅如此，目標檢測技術的應用場景也發生了遷移，從傳統的個人電腦平臺擴展到了移動設備，如2018年推出的Pelee算法，便是專為移動端優化的典范。這一系列的革新，不僅提升了目標檢測的精度和速度，也為實際應用開辟了新的可能性。她表示，隨著技術的不斷發展，未來目標檢測算法有望在更多領域發揮重要作用。

本次講座幫助與會師生深入認識到目標檢測算法的應用前景，明晰專業目標和未來方向。今后，學院將繼續以培養新時代應用型人才為目標，積極引導師生通過專業拓展與深度交流，尋找專業智慧、發散創新活力，推動學院教學高質量發展。

撰稿：電氣信息學院    編輯：張楠