摘要
海胆作为一种重要的海洋生物资源，在海洋生态系统中扮演着至关重要的角色，同时也具有很高的经济价值。
然而，由于过度捕捞、环境污染等问题，海胆资源面临着严峻的挑战。
为了更好地保护和管理海胆资源，准确、高效的海胆目标检测技术显得尤为重要。
传统的图像处理方法难以适应复杂海洋环境下海胆目标检测的需求，而深度学习技术的快速发展为海胆目标检测提供了新的思路。
本文综述了基于深度学习的海胆目标检测研究进展，首先介绍了目标检测和SSD算法的相关概念，然后概述了海胆目标检测的研究现状，重点分析了SSD算法在海胆目标检测中的应用，并对不同方法的优缺点进行了比较。
最后，对海胆目标检测未来的发展趋势进行了展望。
关键词：海胆目标检测；深度学习；SSD算法；目标检测；计算机视觉
#1.1目标检测
目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位出特定类别的物体。
传统的目标检测方法通常依赖于手工设计的特征和分类器，例如HOG SVM、DPM等。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的成果，其中以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习模型在目标检测任务中展现出强大的特征提取和目标识别能力。
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