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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。

摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。

摘要：命名實體識別是自然語言處理中的熱點研究方向之一，目的是識別文本中的命名實體并將其歸納到相應的實體類型中。首先闡述了命名實體識別任務的定義、目標和意義，分析提出了命名實體識別的主要難點在于領域命名實體識別局限性、命名實體表述多樣性和歧義性、命名實體的復雜性和開放性；然后介紹了命名實體識別研究的發展進程，從最初的規則和字典方法到傳統的統計學習方法再到現在的深度學習方法，不斷地將新技術應用到命名實體識別研究中以提高性能；接著系統梳理了當下命名實體識別任務中的若干熱門研究點，分別是匱乏資源下的命名實體識別、細粒度命名實體識別、嵌套命名實體識別以及命名實體鏈接；最后針對評判命名實體識別模型的好壞，總結了常用的若干數據集和實驗測評指標，并給出了未來的研究建議。

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。

深度學習被廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺和無人駕駛等領域，引領了新一輪的人工智能浪潮。然而，深度學習也被用于構建對國家安全、社會穩定和個人隱私等造成潛在威脅的技術，如近期在世界范圍內引起廣泛關注的深度偽造技術能夠生成逼真的虛假圖像及音視頻內容。本文介紹了深度偽造的背景及深度偽造內容生成原理，概述和分析了針對不同類型偽造內容（圖像、視頻、音頻等）的檢測方法和數據集，最后展望了深度偽造檢測和防御未來的研究方向和面臨的挑戰。

題目： 基于深度學習的行人重識別研究進展

摘要：

行人重識別是計算機視覺領域近年來非常熱的一個研究課題, 可以被視為圖像檢索的一個子問題, 其目標是給定一個監控行人圖像檢索跨設備下的該行人圖像. 傳統的方法依賴手工特征, 不能適應數據量很大的復雜環境。近年來隨著深度學習的發展, 大量基于深度學習的行人重識別方法被提出。本文先簡單介紹了該問題的定義及傳統方法的局限, 并列舉了一些適用于深度學習方法的行人重識別數據集。 此外我們詳細地總結了一些比較典型的基于深度學習的行人重識別方法, 并比較了部分算法在 Market1501 數據集上的性能表現。最后我們對該問題未來的研究方向做了一個展望。

作者簡介：

羅浩，浙江大學控制科學與工程學院智能系統與控制研究所博士研究生。2015年獲得浙江大學控制科學與工程學士學位，主要研究方向為行人重識別, 多目標跟蹤, 深度學習, 計算機視覺方向。

姜偉，浙江大學控制科學與工程學院智能系統與控制研究所副教授。2005年獲得日本東京工業大學博士學位，主要研究方向為機器視覺, 計算機圖形學, 機器學習。

范星，浙江大學控制科學與工程學院博士研究生。2015年獲得浙江大學控制科學與工程學士學位，主要研究方向為行人重識別。

張思朋，2016年獲得浙江大學控制科學與工程碩士學位，主要研究方向為計算機視覺, 行人重識別。