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醫學影像分割是計算機輔助診斷中的一項基礎且關鍵的任務，目的在于從像素級別準確識別出目標器官、組織或病變區域。不同于自然場景下的圖像，醫學影像往往紋理復雜，同時受限于成像技術和成像設備，醫學影像噪聲大，邊界模糊而不易判斷。除此之外，對醫學影像進行標注極大依賴于醫療專家的認知和經驗，因此可用于訓練中的標注數據少且存在標注誤差。由于上述的醫學影像邊緣模糊不清、訓練數據較少和標注誤差較大等特點，基于傳統圖像分割算法搭建的輔助診斷系統難以滿足臨床應用的要求。近年來隨著卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺和自然語言處理領域的廣泛應用，基于深度學習的醫學影像分割算法取得了極大的成功。首先概述了近幾年基于深度學習的醫學影像分割的研究進展，包括這些醫學影像分割算法的基本結構、目標函數和優化方法。隨后針對醫學影像標注數據有限的問題，對目前半監督條件下醫學影像分割的主流工作進行了整理歸納和分析。此外，還介紹了針對標注誤差進行不確定度分析的相關工作。最后，總結分析了深度學習醫學影像分割的特點并展望了未來的研究趨勢。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24596.shtml

文本分類作為自然語言處理中一個基本任務，在20世紀50年代就已經對其算法進行了研究，現在單標簽文本分類算法已經趨向成熟，但是對于多標簽文本分類的研究還有很大的提升空間。介紹了多標簽文本分類的基本概念以及基本流程，包括數據集獲取、文本預處理、模型訓練和預測結果。介紹了多標簽文本分類的方法。這些方法主要分為兩大類：傳統機器學習方法和基于深度學習的方法。傳統機器學習方法主要包括問題轉換方法和算法自適應方法。基于深度學習的方法是利用各種神經網絡模型來處理多標簽文本分類問題，根據模型結構，將其分為基于CNN結構、基于RNN結構和基于Transfomer結構的多標簽文本分類方法。對多標簽文本分類常用的數據集進行了梳理總結。對未來的發展趨勢進行了分析與展望。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39605.shtml

目標檢測一直以來都是計算機視覺領域的研究熱點之一,其任務是返回給定圖像中的單個或多個特定目 標的類別與矩形包圍框坐標.隨著神經網絡研究的飛速進展,R-CNN 檢測器的誕生標志著目標檢測正式進入深度學習時代,速度和精度相較于傳統算法均有了極大的提升.但是,目標檢測的尺度問題對于深度學習算法而言也始終是 一個難題,即檢測器對于尺度極大或極小目標的檢測精度會顯著下降,因此,近年來有不少學者在研究如何才能更好 地實現多尺度目標檢測.雖然已有一系列的綜述文章從算法流程、網絡結構、訓練方式和數據集等方面對基于深度 學習的目標檢測算法進行了總結與分析,但對多尺度目標檢測的歸納和整理卻鮮有人涉足.因此,首先對基于深度學 習的目標檢測的兩個主要算法流派的奠基過程進行了回顧,包括以 R-CNN 系列為代表的兩階段算法和以 YOLO、 SSD 為代表的一階段算法;然后,以多尺度目標檢測的實現為核心,重點詮釋了圖像金字塔、構建網絡內的特征金字 塔等典型策略;最后,對多尺度目標檢測的現狀進行總結,并針對未來的研究方向進行展望。

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=6166&journal_id=jos

摘要: 目標檢測技術是光學遙感圖像理解的基礎問題, 具有重要的應用價值. 本文對遙感圖像目標檢測算法發展進行了梳理和分析. 首先闡述了遙感圖像目標檢測的特點和挑戰; 之后系統總結了典型的檢測方法, 包括早期的基于手工設計特征的算法和現階段基于深度學習的方法, 對于深度學習方法首先介紹了典型的目標檢測模型, 進而針對遙感圖像本身的難點詳細梳理了優化改進方案; 接著介紹了常用的檢測數據集, 并對現有方法的性能進行比較; 最后對現階段問題進行總結并對未來發展趨勢進行展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200596

視覺目標跟蹤指在一個視頻序列中,給定第一幀目標區域,在后續幀中自動匹配到該目標區域的任務。通常來說,由于場景遮擋、光照變化、物體本身形變等復雜因素,目標與場景的表觀會發生劇烈的變化,這使得跟蹤任務本身面臨極大的挑戰。在過去的十年中,隨著深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用,目標跟蹤領域也迅速發展,研究人員提出了一系列優秀算法。鑒于該領域處于快速發展的階段,文中對視覺目標跟蹤研究進行了綜述,內容主要包括跟蹤的基本框架改進、目標表示改進、空間上下文改進、時序上下文改進、數據集和評價指標改進等;另外,還綜合分析了這些改進方法各自的優缺點,并提出了可能的未來的研究趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/article/openArticlePDF.jsp?id=19761

目標跟蹤是計算機視覺領域的一項經典研究課題,目的 是在給定第一幀初始目標邊界框的情況下,在后續視頻序列 中準確定位目標(見圖１).隨著高性能移動設備與高配置攝 像機的爆炸式增長,以及新一代５G 網絡的逐步應用,人們對 自動視頻分析的需求日益增長.自動視頻分析中有３個關鍵 步驟:自動檢測感興趣的運動物體、逐幀跟蹤這些物體、通過 分析物體的軌跡來進行行為識別.目標跟蹤作為其中的一項 重要技術,引起了相關學者的極大關注[１Ｇ２].然而,視覺目標 跟蹤是一項極具挑戰性的任務,因為有一系列不同的問題需 要在單個跟蹤算法中解決.例如,跟蹤算法能很好地處理光 照變化,但是難以應對因相機角度變化而帶來的物體表觀的變化;跟蹤算法擅長準確預測物體運動,但是難以跟蹤快速彈 跳的物體;跟蹤算法能對外觀做出詳細假設,但是不能處理有 關節的物體.

目標跟蹤領域涌現出了大批經典算法[３Ｇ２１],具體如圖２所示. 本文分４個階段對目標跟蹤的發展進行綜述,即早期的目標 跟蹤探索階段、稀疏表示階段、相關濾波階段和孿生網絡階 段,主 要 介 紹 的 跟 蹤 算 法 包 括 Histogram [３],Ensemble [４], IVT [５],MIL [６],L１Tracker [７],TLD [８],MOSSE [９],Struck [１０], ASLA [１１],CT [１２],CSK (KCF)[１３],CN [１４],STC [１５],CF２ [１６]ECO [１７],SiamFC [１８],SiamRPN [１９],ATOM [２０],SiamRCNN [２１]等. 本文詳細梳理了最近幾年目標跟蹤領域的相關工作,并 將其分為了五大類:數據集和評價標準的改進、目標跟蹤基本 框架改進、目標表示的改進、空間上下文方面的改進和時序上 下文方面的改進.對上述５類工作分別進行介紹和分析之后 得出本文的結論,并提出未來目標跟蹤領域可能的發展趨勢.

摘要 隨著深度學習算法在圖像分割領域的成功應用，在圖像實例分割方向上涌現出一大批優秀的算法架構.這些架構在分割效果、運行速度等方面都超越了傳統方法.本文圍繞圖像實例分割技術的最新研究進展，對現階段經典網絡架構和前沿網絡架構進行梳理總結，結合常用數據集和權威評價指標對各個架構的分割效果進行比較和分析.最后，對目前圖像實例分割技術面臨的挑戰以及可能的發展趨勢進行了展望.

//www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract12215.shtml

在計算機視覺領域中，語義分割是場景解析和行為識別的關鍵任務，基于深度卷積神經網絡的圖像語義分割方法已經取得突破性進展。語義分割的任務是對圖像中的每一個像素分配所屬的類別標簽，屬于像素級的圖像理解。目標檢測僅定位目標的邊界框，而語義分割需要分割出圖像中的目標。本文首先分析和描述了語義分割領域存在的困難和挑戰，介紹了語義分割算法性能評價的常用數據集和客觀評測指標。然后，歸納和總結了現階段主流的基于深度卷積神經網絡的圖像語義分割方法的國內外研究現狀，依據網絡訓練是否需要像素級的標注圖像，將現有方法分為基于監督學習的語義分割和基于弱監督學習的語義分割兩類，詳細闡述并分析這兩類方法各自的優勢和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis， statistical modelling and computational learning visual object classes）2012數據集上比較了部分監督學習和弱監督學習的語義分割模型，并給出了監督學習模型和弱監督學習模型中的最優方法，以及對應的MIoU（mean intersection-over-union）。最后，指出了圖像語義分割領域未來可能的熱點方向。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20200601&flag=1

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

目標檢測作為機器視覺中重要任務之一,是人工智能體系中一個具有重要研究價值的技術分支。對于卷積神經網絡框架、anchor-based模型和anchor-free模型三個主流的目標檢測模型進行梳理。首先,綜述了主流卷積神經網絡框架的網絡結構、優缺點以及相關的改進方法;其次從one-stage和two-stage兩個分支對anchor-based類模型進行深入分析,總結了不同目標檢測方法的研究進展;從早期探索、關鍵點和密集預測三部分分析anchor-free類模型。最后對該領域的未來發展趨勢進行了思考與展望。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。