目标检测算法研究综述

目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算法的发展与现状,并作出展望：总结了传统算法与引入深度学习的目标检测算法的发展、改进与不足,并就此做出对比;最后讨论了基于深度学习的目标检测算法所存在的困难与挑战,并就可能的发展方向进行了展望。     

深度学习小目标检测算法研究综述

目标检测的主要目的是在图像中快速精准地识别定位出预定义类别的目标。而随着深度学习技术的不断发展,检测算法在相应行业大、中目标已达到了不错的成效。鉴于小目标在图像中尺寸较小、特征不全、与图像中背景差异大等特点,基于深度学习的小目标检测算法性能仍需要进一步提升和优化;小目标检测在无人驾驶、医疗诊断、无人机导航等多个领域都有着广泛的需求,因此研究有着很高的应用价值。在文献调研的基础上,先给出小目标检测定义,找到当前小目标检测的重难点;根据这些重难点从六个研究方向分析当前研究现状,并总结各算法优缺点;结合文献及发展现状对该领域未来的研究方向做出合理预测与展望,为后续研究提供一定基础参考。     

计算机视觉下的车辆目标检测算法综述

车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。     

近年目标跟踪算法短评——相关滤波与深度学习

目的 目标跟踪是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来,基于相关滤波和深度学习的目标跟踪算法层出不穷,本文拟对经典的若干目标跟踪算法进行阐述与分析。方法 首先,对基于相关滤波跟踪算法的基础理论进行介绍,针对相关滤波算法在特征改进类、尺度改进类、消除边界效应类、图像分块类与目标响应自适应类方面进行总结;接下来,从3个方面对基于深度学习的目标跟踪算法进行阐述与分析：目标分类、结构化回归、孪生网络,并对有代表性的跟踪算法的优势与缺陷进行较深层次的解读。结果 通过列举跟踪算法在相关滤波阶段、深度学习阶段针对不同的改进机制的改进算法,总结各阶段算法的优缺点。对目标跟踪算法的最新进展进行阐述,最终对目标跟踪算法的未来发展方向进行总结。结论 基于相关滤波的目标算法在实时性方面表现优秀,但对于复杂背景干扰、相似物遮挡等情况仍然需要优化。深层的卷积特征对于目标有强大的表示力,通过使相关滤波算法与深度学习结合,大幅度提升了算法表现力。基于深度学习的跟踪算法则更侧重于跟踪的性能,大多无法满足实时性。孪生神经网络的使用对于基于深度学习类目标跟踪算法产生了很大的推动,兼顾了算法的性能和实时性。     

基于深度学习的小目标检测算法综述

随着人工智能技术的发展,深度学习技术在人脸识别、行人检测、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。而目标检测作为机器视觉中最基本、最具有挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注。针对目标检测特别是小目标检测问题,归纳了常用的数据集和性能评价指标,并对各类常见数据集的特点、优势及检测难度进行对比,系统性地总结了常用的目标检测方法和小目标检测面临的挑战,梳理了基于深度学习的小目标检测方法的最新工作,重点介绍了基于多尺度的小目标检测方法和基于超分辨率的小目标检测方法等,同时介绍了针对目标检测方法的轻量化策略和一些轻量化模型的性能,并总结了各类方法的特点、优势和局限性等,展望了基于深度学习的小目标检测方法的未来发展方向。     

人工智能在中国航天的应用与展望

随着物联网、大规模并行计算、大数据和深度学习算法等技术的突破,人工智能近年来取得了突飞猛进的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶、智能机器人等众多领域展现出令人期待的发展前景,并得到了国内外各政府的关注和支持。该文将人工智能技术与运载火箭、深空探测器、武器装备等航天应用相结合,论述其在自主规划航天任务、高效智能地面测试、全面快速设计保障等方面的应用模式,并从产品规划、顶层设计、产品打造、具体实施几个方面对中国航天后续发展人工智能技术提出了相关的对策建议。     

深度学习典型目标检测算法的改进综述

目标检测是机器视觉领域内最具挑战性的任务之一,深度学习则是目标检测最主流的实现方法.近年来,深度学习理论及技术的快速发展,使得基于深度学习的目标检测算法取得了巨大进展,学者从数据处理、网络结构、损失函数等多方面入手,提出了一系列对于目标检测算法的改进方式.针对典型目标检测算法的改进方式进行综述.归纳了常用数据集和性能评...     

深度学习的目标检测算法改进综述

目标检测是当下计算机视觉领域的研究热点，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法的应用越来越多，性能也不断被提升，通过总结目标检测过程中遇到的常见难题以及相应的改进方法，梳理了基于深度学习的目标检测方法的最新研究进展，重点针对基于深度学习目标检测算法的两大类型进行综述。此外还从注意力机制、轻量型网络、多尺度检测等方面对目标检测算法的最新改进思路进行总结梳理。针对当前目标检测领域存在的问题，对其未来的发展趋势进行展望，并提出可行的解决方案，以期为该领域后续的研究工作提供可借鉴的思路和方向。     

基于深度学习的目标视频跟踪算法综述

深度学习理论在计算机视觉中的应用日趋广泛,在目标分类、检测领域取得了令人瞩目的成果,但是深度学习理论在目标跟踪领域的早期应用中,由于存在跟踪时只有目标为正样本,缺乏数据支持,对位置信息依赖程度高等问题,因而应用效果并不理想,传统方法仍占据主流地位.近年来,随着技术的不断发展,深度学习在目标跟踪方向取得了长足的进步.本文首先介绍了目标跟踪技术的基本概念和主要方法,然后针对深度学习在目标跟踪领域的发展现状,从基于深度特征的目标跟踪和基于深度网络的目标跟踪两方面重点阐述了深度学习在该领域的应用方法,并对近期较为流行的基于孪生网络的目标跟踪进行了详细介绍.最后对近年来深度学习在目标跟踪领域取得的成果,以及未来的发展方向作了总结和展望.     

3D目标检测进展综述

目标检测算法应用广泛,一直是计算机视觉领域备受关注的研究热点。近年来,随着深度学习的发展,3D图像的目标检测研究取得了巨大的突破。与2D目标检测相比,3D目标检测结合了深度信息,能够提供目标的位置、方向和大小等空间场景信息,在自动驾驶和机器人领域发展迅速。文中首先对基于深度学习的2D目标检测算法进行概述;其次根据图像、激光雷达、多传感器等不同数据采集方式,分析目前具有代表性和开创性的3D目标检测算法;结合自动驾驶的应用场景,对比分析不同3D目标检测算法的性能、优势和局限性;最后总结了3D目标检测的应用意义以及待解决的问题,并对3D目标检测的发展方向和新的挑战进行了讨论和展望。     

计算机视觉下的果实目标检测算法综述

基于计算机视觉的果实目标检测识别是目标检测、计算机视觉、农业机器人等多学科的重要交叉研究课题,在智慧农业、农业现代化、自动采摘机器人等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。随着深度学习在图像处理领域中广泛应用并取得良好效果,计算机视觉技术结合深度学习方法的果实目标检测识别算法逐渐成为主流。本文介绍基于计算机视觉的果实目标检测识别的任务、难点和发展现状,以及2类基于深度学习方法的果实目标检测识别算法,最后介绍用于算法模型训练学习的公开数据集与评价模型性能的评价指标,且对当前果实目标检测识别存在的问题和未来可能的发展方向进行讨论。     

基于深度学习的视觉单目标跟踪综述

单目标跟踪是一种在视频中利用目标外观和上下文信息对单个目标分析运动状态、提供定位的技术,在智能监控、智能交互、导航制导等方面具有应用前景,但遮挡、背景干扰、目标变化等问题导致实际应用的进展缓慢.随着近年来深度学习的快速发展,研究使用深度学习技术优化单目标跟踪算法已成为计算机视觉领域的热点之一.围绕基于深度学习的单目标跟踪算法,在分析了单目标跟踪的基本原理基础上,从相关滤波、孪生网络、元学习、注意力、循环神经网络和生成对抗网络六个方面,根据核心算法的不同分别进行了概述和分析;此外,对研究现状进行了总结,提出了算法的发展趋势和优化思路.     

深度卷积神经网络的目标检测算法综述

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,在智能视频监控、自动化监测、工业检测等领域应用广泛。近些年来,随着深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐替代了传统的目标检测算法,成为了该领域的主流算法。介绍了目标检测算法的常用数据集和性能评价指标,介绍了卷积神经网络的发展,重点分析比较了两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,展望了基于深度卷积神经网络的目标检测算法未来的发展。     

深度学习中的单阶段车辆检测算法综述

随着深度学习的发展,基于深度学习的车辆检测算法性能不断被提升,在构建智能交通体系方面发挥重要作用。单阶段目标检测模型因其检测速度的优越性,被广泛应用于车辆实时检测。为了综合分析基于深度学习的单阶段车辆检测算法相关改进及应用,分别对比了各类常用单阶段车辆检测算法,列举其改进措施以及在车辆检测方面存在的问题;重点阐述了基于常见单阶段车辆检测算法针对现有问题采取的相关改进以及应用领域;简要介绍了车辆检测相关数据集,对现阶段车辆检测中亟待解决的问题与难点进行了分析,提出了车辆检测未来的研究方向。     

目标跟踪综述

随着深度学习与人工智能技术的不断发展,视频目标跟踪已经成为了计算机视觉的重要研究内容,在公安布控、人机交互、交通管制、军事等各个领域起到越来越重要的作用。尽管现在国内外学者提出了多种目标跟踪算法,也搭建了较为完善的目标跟踪系统,但是算法的鲁棒性依然是一个比较大的挑战。本文对运动目标跟踪系统结构进行了简要介绍,并从特征提取及融合、外观模型、目标搜索等方面详细阐述了目前主流运动目标跟踪算法。然后对目标跟踪算法在深度学习大环境下的新发展进行了分析,从基于深度学习的目标跟踪及目标检测算法角度分析了深度学习在提高目标检测算法鲁棒性方面的有效性,最后概述了深度学习在视频目标检测算法中的具体应用并对其未来发展进行了展望。     

基于两种分类标准的目标检测算法综述

随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法.为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和an-chor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析.最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向.     

基于深度学习的目标检测技术综述

目标检测是计算机视觉领域中的研究热点.近年来,目标检测的深度学习算法有突飞猛进的发展.基于深度学习的目标检测算法大致可分为基于候选区域和基于回归两大类.基于候选区域的目标检测算法精度高,但是结构复杂,检测速度较慢.而基于回归的目标检测算法结构简单、检测速度快,在实时目标检测领域有较高的应用价值,然而检测精度相对略低.本文总结了基于深度学习的目标检测主流算法,并分析了相关算法的优缺点和应用场景.最后根据深度学习的目标检测算法中存在的困难和挑战,对未来的发展趋势做了思考和展望.     

基于深度学习的视频预测研究综述

近年来,深度学习算法在众多有监督学习问题上取得了卓越的成果,其在精度、效率和智能化等方面的性能远超传统机器学习算法,部分甚至超越了人类水平。当前,深度学习研究者的研究兴趣逐渐从监督学习转移到强化学习、半监督学习以及无监督学习领域。视频预测算法,因其可以利用海量无标注自然数据去学习视频的内在表征,且在机器人决策、无人驾驶和视频理解等领域具有广泛的应用价值,近两年来得到快速发展。本文论述了视频预测算法的发展背景和深度学习的发展历史,简要介绍了人体动作、物体运动和移动轨迹的预测,重点介绍了基于深度学习的视频预测的主流方法和模型,最后总结了当前该领域存在的问题和发展前景。     

基于深度学习的目标检测算法综述

传统目标检测算法大多基于滑动窗口和人工特征提取,存在计算复杂度高和在复杂场景下鲁棒性差的缺点。近年来,研究人员将深度学习技术应用于目标检测领域,显著提高了算法性能。相比传统算法,基于深度学习的目标检测算法具有速度快、准确性高和在复杂条件下鲁棒性强的优点。从评价指标、公开数据集、传统算法框架等方面对目标检测任务进行阐述,按照是否存在显式的区域建议和是否定义先验锚框两种分类标准,对现有基于深度学习的目标检测算法进行分类,分别介绍算法的演进路线并总结算法机制、优势、局限性及适用场景。在此基础上,分析对比代表性算法在公开数据集中的表现,并对基于深度学习的目标检测的未来研究方向进行展望。     

基于深度学习的单目标跟踪算法综述

单目标跟踪是计算机视觉领域中的研究热点.传统算法如相关滤波的跟踪速度较快,但由于提取到的颜色、灰度等手工特征较为粗糙,跟踪精度往往不高.近年来随着深度学习理论的发展,使用深度特征的跟踪方法能够在跟踪的精度和速度方面达到很好的平衡.本文首先介绍单目标跟踪的相关背景,接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单...