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論文主題： Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

論文摘要： 目標檢測是計算機視覺中的基本視覺識別問題，并且在過去的幾十年中已得到廣泛研究。目標檢測指的是在給定圖像中找到具有精確定位的特定目標，并為每個目標分配一個對應的類標簽。由于基于深度學習的圖像分類取得了巨大的成功，因此近年來已經積極研究了使用深度學習的對象檢測技術。在本文中，我們對深度學習中視覺對象檢測的最新進展進行了全面的調查。通過復習文獻中最近的大量相關工作，我們系統地分析了現有的目標檢測框架并將調查分為三個主要部分：（i）檢測組件，（ii）學習策略（iii）應用程序和基準。在調查中，我們詳細介紹了影響檢測性能的各種因素，例如檢測器體系結構，功能學習，建議生成，采樣策略等。最后，我們討論了一些未來的方向，以促進和刺激未來的視覺對象檢測研究。與深度學習。

論文題目： Object Detection in 20 Years: A Survey

論文簡介：
 目標檢測作為計算機視覺中最基本和最具挑戰性的問題之一，近年來受到了極大的關注。它在過去二十年的發展可以看作是計算機視覺歷史的縮影。如果我們將當今的物體檢測視為在深度學習的力量下的技術美學，那么將時光倒流到20年前，我們將見證冷武器時代的智慧。鑒于目標檢測技術的技術發展，本文跨越了四分之一世紀的時間（從1990年代到2019年）廣泛地審查了400多篇論文。本文涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器，檢測數據集，度量，檢測系統的基本構建塊，加速技術以及最新的檢測技術水平。本文還回顧了一些重要的檢測應用程序，例如行人檢測，面部檢測，文本檢測等，并對它們的挑戰以及近年來的技術改進進行了深入分析。

論文題目： Imbalance Problems in Object Detection: A Review

論文摘要： 在本文中，我們對物體檢測中的不平衡問題進行了全面回顧。 為了系統地分析問題，我們引入了兩種分類法； 一個解決問題，另一個解決方案。 按照問題的分類法，我們深入討論每個問題，并對文獻中的解決方案提出一個統一而又批判性的觀點。 此外，我們確定了有關現有不平衡問題以及以前未討論過的不平衡問題的主要開放問題。 此外，為了使我們的評論保持最新，我們提供了一個隨附的網頁。

密歇根大學Zhengxia Zou博士等人近期發布了《Object Detection in 20 Years: A Survey》，這篇綜述論文對近四分之一世紀(20世紀90年代至2019年)的400余篇論文進行了廣泛的回顧，涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測數據集、度量、檢測系統的基本構建模塊、加速技術以及最新的檢測方法。本文還綜述了行人檢測、人臉檢測、文本檢測等重要的檢測應用，并對其面臨的挑戰以及近年來的技術進步進行了深入分析。

目標檢測作為計算機視覺中最基本、最具挑戰性的問題之一，近年來受到了廣泛的關注。它在過去二十年的發展可以說是計算機視覺歷史的縮影。如果我們把今天的目標檢測看作是深度學習力量下的一種技術美學，那么讓時光倒流20年，我們將見證冷兵器時代的智慧。本文從目標檢測技術發展的角度，對近四分之一世紀(20世紀90年代至2019年)的400余篇論文進行了廣泛的回顧。本文涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測數據集、度量、檢測系統的基本構建模塊、加速技術以及最新的檢測方法。本文還綜述了行人檢測、人臉檢測、文本檢測等重要的檢測應用，并對其面臨的挑戰以及近年來的技術進步進行了深入分析。

題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

簡介： 多對象跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOTChallenge數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。