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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.

//journal.bjut.edu.cn/article/2021/0254-0037/20210310.html

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

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

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

傳統圖像修復算法在修復區域涉及復雜非重復結構（如面部）時，不能準確捕捉到高級語義。近三年來基于深度學習的方法被應用于圖像修復中，其修復結果的結構相似性較傳統方法提高了10%以上。首先闡述了面部修復技術的研究發展歷程，主要介紹了基于深度學習的面部修復算法，將其分為無監督和有監督兩大類方法，在每一類中重點對近年來涌現的各種面部修復算法進行分析和總結；然后歸納了當前主流的六類圖像數據集，以及算法性能評價指標；最后討論了面部修復技術的未來研究方向。

//www.arocmag.com/article/01-2021-01-002.html

摘要 近年來,跨模態研究吸引了越來越多學者的關注,尤其是連接視覺和語言的相關課題。該文針對跨視覺和語言模態研究中的核心任務——圖像描述生成,進行文獻綜述。該文從基于視覺的文本生成框架、基于視覺的文本生成研究中的關鍵問題、圖像描述生成模型的性能評價和圖像描述生成模型的主要發展過程四個方面對相關文獻進行介紹和總結。最后,該文給出了幾個未來的重點研究方向,包括跨視覺和語言模態的特征對齊、自動化評價指標的設計以及多樣化圖像描述生成。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2995.shtml

摘要： 圖像補全是圖像處理的一個研究領域,為有物體遮擋以及圖像關鍵部分缺失狀況下的圖像識別提供了解決方案,應用領域非常廣泛,受到了人們的關注。經深度學習方法補全的圖像具有更高的圖像分辨率和可靠性,逐漸成為圖像補全的主流方法之一。文中針對圖像補全領域的主要問題,介紹了相關深度學習方法的基本原理和經典算法,系統而漸進地剖析了2010年以來有代表性的圖像補全方法,探討了基于深度學習的圖像補全在不同領域的具體應用,并列舉了該研究領域目前面臨的幾個問題。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600009

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：圖像分類的應用場景非常廣泛,很多場景下難以收集到足夠多的數據來訓練模型,利用小樣本學習進行圖像分類可解決訓練數據量小的問題.本文對近年來的小樣本圖像分類算法進行了詳細綜述,根據不同的建模方式,將現有算法分為卷積神經網絡模型和圖神經網絡模型兩大類,其中基于卷積神經網絡模型的算法包括四種學習范式:遷移學習、元學習、對偶學習和貝葉斯學習;基于圖神經網絡模型的算法原本適用于非歐幾里得結構數據,但有部分學者將其應用于解決小樣本下歐幾里得數據的圖像分類任務,有關的研究成果目前相對較少.此外,本文匯總了現有文獻中出現的數據集并通過實驗結果對現有算法的性能進行了比較.最后,討論了小樣本圖像分類技術的難點及未來研究趨勢.

題目： Research on Progress of Image Semantic Segmentation Based on Deep Learning

摘要：

自FCN網絡在2014年提出后，SegNet、DeepLab等一系列關于圖像語義分割的深度學習架構被相繼提出。與傳統方法相比，這些架構效果更好、運算速度更快，已經能夠運用于自然圖像的分割處理。圍繞圖像語義分割技術，對常用的數據集和典型網絡架構進行了梳理分析，對2017年以來的新進展進行了綜合研究，利用主流評價指標對主要模型的語義分割效果進行了比較和分析。對語義分割技術面臨的挑戰以及可能的發展趨勢進行了展望。