深度学习在目标检测技术优化中的应用

阐述基于深度学习的目标检测问题，以深度学习为基础的目标检测技术，包括优化主流目标检测算法、提升小目标物体检测精度、多类别物体的检测技术、轻量化技术的应用。     

计算机视觉领域的Transformer系列算法

目标检测是当前人工智能领域最火热的研究方向,而研究目标检测问题最重要的方法是深度学习。学者对特征提取、数据处理、网络结构及损失函数等方面进行了很多研究,提出了很多解决目标检测问题的算法,如Transformer系列算法。DETR (Detection Transformer)算法和可变形DETR算法通过集合预测损失实现了真正意义上的端到端的目标检测方法,其算法性能更是超越了传统算法。