圖像融合技術旨在將不同源圖像中的互補信息整合到單幅融合圖像中以全面表征成像場景，并促進后續的視覺任務。隨著深度學習的興起，基于深度學習的圖像融合算法如雨后春筍般涌現，特別是自編碼器、生成對抗網絡以及Transformer等技術的出現使圖像融合性能產生了質的飛躍。本文對不同融合任務場景下的前沿深度融合算法進行全面論述和分析。首先，介紹圖像融合的基本概念以及不同融合場景的定義。針對多模圖像融合、數字攝影圖像融合以及遙感影像融合等不同的融合場景，從網絡架構和監督范式等角度全面闡述各類方法的基本思想，并討論各類方法的特點。其次，總結各類算法的局限性，并給出進一步的改進方向。再次，簡要介紹不同融合場景中常用的數據集，并給出各種評估指標的具體定義。對于每一種融合任務，從定性評估、定量評估和運行效率等多角度全面比較其中代表性算法的性能。本文提及的算法、數據集和評估指標已匯總至//github.com/Linfeng-Tang/Image-Fusion。最后，給出了本文結論以及圖像融合研究中存在的一些嚴峻挑戰，并對未來可能的研究方向進行了展望。
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摘要： 視頻超分辨率是根據給定的低分辨率視頻序列恢復其對應的高分辨率視頻幀的過程。近年來,VSR在深度學習的驅動下取得了重大突破。為了進一步促進VSR的發展,文中對基于深度學習的VSR算法進行了歸類、分析和比較。首先,根據網絡結構將現有方法分為兩大類,即基于迭代網絡的VSR和基于遞歸網絡的VSR,并對比分析了不同網絡模型的優缺點。然后,全面介紹了VSR數據集,并在一些常用的公共數據集上對已有算法進行了總結和比較。最后,對VSR算法中的關鍵問題進行了分析,并對其應用前景進行了展望。
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視頻目標檢測是為了解決每一個視頻幀中出現的目標如何進行定位和識別的問題。相比于圖像目標檢測，視頻具有高冗余度的特性，其中包含了大量的時空局部信息。隨著深度卷積神經網絡在靜態圖像目標檢測領域的迅速普及，在性能上相較于傳統方法顯示出了非常大的優越性，并逐步在基于視頻的目標檢測任務上也發揮了應有的作用。但現有的視頻目標檢測算法仍然面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、保持視頻序列的時空一致性、檢測模型輕量化等關鍵技術的挑戰。針對上述問題和挑戰，在調研大量文獻的基礎上系統地對基于深度學習的視頻目標檢測算法進行了總結。從基于光流、檢測等基礎方法對這些算法進行了分類，從骨干網絡、算法結構、數據集等角度細致探究了這些方法。結合在ImageNet VID等數據集上的實驗結果，分析了該領域具有代表性算法的性能優勢和劣勢，以及算法之間存在的聯系。對視頻目標檢測中待解決的問題與未來研究方向進行了闡述和展望。視頻目標檢測已成為眾多的計算機視覺領域學者追逐的熱點，將來會有更加高效、精度更高的算法被相繼提出，其發展方向也會越來越好。
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小目標檢測一直是目標檢測領域中的熱點和難點，其主要挑戰是小目標像素少，難以提取有效的特征信息.近年來，隨著深度學習理論和技術的快速發展，基于深度學習的小目標檢測取得了較大進展，研究者從網絡結構、訓練策略、數據處理等方面入手，提出了一系列用于提高小目標檢測性能的方法.該文對基于深度學習的小目標檢測方法進行詳細綜述，按照方法原理將現有的小目標檢測方法分為基于多尺度預測、基于數據增強技術、基于提高特征分辨率、基于上下文信息，以及基于新的主干網絡和訓練策略等5類方法，全面分析總結基于深度學習的小目標檢測方法的研究現狀和最新進展，對比分析這些方法的特點和性能，并介紹常用的小目標檢測數據集.在總體梳理小目標檢測方法的研究進展的基礎上，對未來的研究方向進行展望.
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視覺多目標跟蹤是計算機視覺領域的熱點問題，然而，場景中目標數量的不確定、目標之間的相互遮擋、目標特征區分度不高等多種難題導致了視覺多目標跟蹤現實應用進展緩慢。近年來，隨著視覺智能處理研究的不斷深入，涌現出多種多樣的深度學習類視覺多目標跟蹤算法。在分析了視覺多目標跟蹤面臨的挑戰和難點基礎上，將算法分為基于檢測跟蹤（Detection-Based-Tracking，DBT）、聯合檢測跟蹤（Joint-Detection-Tracking，JDT）兩大類及六個子類，研究不同類別算法的優缺點。分析表明，DBT類算法結構簡單，但算法各子環節的關聯度不高，JDT類算法融合多模塊聯合學習，在多項跟蹤評價指標中占優。DBT類算法中特征提取模塊是解決目標遮擋問題的關鍵，但損失了算法速度，JDT類算法對檢測模塊更為依賴。目前，多目標跟蹤跟蹤總體是從DBT類算法向JDT發展，分階段實現算法準確度與速度的均衡。提出多目標跟蹤算法未來在數據集、各子模塊、具體場景應用等方面的發展方向。
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行人檢測技術在智能交通系統,智能安防監控等領域表現出了極高的應用價值,已經成為計算機視覺領域的重要研究方向之一。得益于深度學習的飛速發展,基于深度卷積神經網絡的通用目標檢測模型被不斷擴展應用到行人檢測領域,并取得了良好的性能。但是由于行人目標內在的特殊性、復雜性,特別是考慮到復雜場景下的行人遮擋、尺度變化等問題,深度學習方法也面臨著嚴峻的挑戰。本文針對上述問題,以基于深度學習的行人檢測技術為研究對象,在充分調研文獻的基礎上,分別從基于錨點框、基于無錨點框以及通用技術改進(例如損失函數,非極大值抑制等)三個角度,對各類行人檢測算法進行細分,并選取具有代表性的方法進行詳細介紹和對比分析。此外,本文對行人檢測的通用數據集進行了詳細的介紹,對該領域先進算法的性能進行了對比分析,對行人檢測中待解決的問題與未來的研究方向做出預測和展望。
//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2020&journal_id=jig
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摘要 在線社交網絡中的消息流行度預測研究,對推薦、廣告、檢索等應用場景都具有非常重要的作用。近年來,深度學習的蓬勃發展和消息傳播數據的積累,為基于深度學習的流行度預測研究提供了堅實的發展基礎。現有的流行度預測研究綜述,主要是圍繞傳統的流行度預測方法展開的,而基于深度學習的流行度預測方法目前仍未得到系統性地歸納和梳理,不利于流行度預測領域的持續發展。鑒于此,該文重點論述和分析現有的基于深度學習的流行度預測相關研究,對近年來基于深度學習的流行度預測研究進行了歸納梳理,將其分為基于深度表示和基于深度融合的流行度預測方法,并對該研究方向的發展現狀和未來趨勢進行了分析展望。
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許多自然場景圖像中都包含著豐富的文本,他們對于場景理解有著重要的作用。隨著移動互聯網技術的飛速發展,許多新的應用場景都需要利用這些文本信息,例如招牌識別和自動駕駛等。因此,自然場景文本的分析與處理也越來越成為計算機視覺領域的研究熱點之一,該任務主要包括文本檢測與識別。傳統的文本檢測和識別方法依賴于人工設計的特征和規則,且模型設計復雜、效率低、泛化性能差。近年來隨著深度學習的發展,自然場景文本檢測、自然場景文本識別以及端到端的自然場景文本檢測與識別都取得了突破性的進展,其性能和效率都得到了顯著提高。本文介紹了該領域相關的研究背景,對近幾年基于深度學習的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別的方法進行整理分類、歸納和總結,闡述了各類方法的基本思想和優缺點。并針對隸屬于不同類別下的方法,進一步論述和分析這些主要模型的算法流程、適用場景和他們的技術發展路線。此外還列舉說明了一些主流公開數據集,并對比了各個模型方法在代表性數據集上的性能情況。最后本文總結了目前不同場景數據下的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別算法的局限性以及未來的挑戰和發展趨勢。
//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2023&journal_id=jig
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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.
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數據融合是最大程度發揮大數據價值的關鍵，深度學習是挖掘數據深層特征信息的技術利器，基于深度學習的數據融合能夠充分挖掘大數據潛在價值，從新的深度和廣度拓展對世界的探索和認識。本文綜述了近幾年基于深度學習的數據融合方法的相關文獻，以此了解深度學習在數據融合中應用所具有的優勢。首先，分類闡述常見的數據融合方法，同時指出這些方法的優點和不足；接著，從基于深度學習特征提取的數據融合方法、基于深度學習融合的數據融合方法、基于深度學習全過程的數據融合方法三個方面對基于深度學習的數據融合方法進行分析，并做了對比研究與總結；最后，總結全文，討論了深度學習在數據融合中應用的難點和未來需要進一步研究的問題。
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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.
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