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題目： A Survey of Single-Scene Video Anomaly Detection

簡介： 這篇調查文章總結了關于單個場景的視頻饋送中的異常檢測主題的研究趨勢。 我們討論了各種問題的表述，公開可用的數據集和評估標準。 我們將過去的研究歸類并歸類為一個直觀的分類法。 最后，我們還提供了最佳實踐，并為將來的研究提供了一些可能的方向。

論文題目： Salient Object Detection in the Deep Learning Era: An In-Depth Survey

論文摘要： 作為計算機視覺中的一個重要問題，圖像中的顯著目標檢測（SOD）近年來得到了越來越多的研究。最近在超氧化物歧化酶方面的進展主要是基于深度學習的解決方案（稱為深超氧化物歧化酶）。為了便于深入理解深層SODs，本文提供了一個全面的綜述，涵蓋了從算法分類到未解決的開放問題的各個方面。特別是，我們首先從網絡結構、監控級別、學習范式和對象/實例級別檢測等不同角度對深度超氧化物歧化酶算法進行了綜述。在此基礎上，總結了現有的SOD評價數據集和指標體系。然后，在前人工作的基礎上，認真編寫了一個完整的SOD方法的基準測試結果，并對對比結果進行了詳細的分析。另外，通過構造一個新的具有豐富屬性標注的SOD數據集，研究了不同屬性下的SOD算法的性能，這在以前的研究中是很少的。我們首次在現場進一步分析了deep-SOD模型的魯棒性和可轉移性。我們還研究了輸入擾動的影響，以及現有SOD數據集的通用性和硬度。最后，討論了超氧化物歧化酶存在的問題和挑戰，并指出了未來可能的研究方向。

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： A Survey of Deep Learning-based Object Detection

論文摘要： 目標檢測是計算機視覺中最重要和最具挑戰性的分支之一，它已廣泛應用于人們的生活中，例如監視安全性，自動駕駛等。隨著用于檢測任務的深度學習網絡的迅速發展，對象檢測器的性能得到了極大的提高。為了深入地了解目標檢測的主要發展狀況，在本次調查中，我們首先分析了現有典型檢測模型的方法并描述了基準數據集。之后，我們以系統的方式全面概述了各種目標檢測方法，涵蓋了一級和二級檢測器。此外，我們列出了傳統和新的應用程序。還分析了對象檢測的一些代表性分支。最后，我們討論了利用這些對象檢測方法來構建有效且高效的系統的體系結構，并指出了一組發展趨勢，以更好地遵循最新的算法和進一步的研究。

作者介紹： Licheng Jiao 1982年獲得中國上海交通大學博士學位，并分別于1984年和1990年獲得西安交通大學的博士學位。 1990年至1991年，他是西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室的博士后研究員。自1992年以來，焦博士一直是中國西安電子科技大學電子工程學院的教授，目前是電子工程學院的院長，也是智能感知與圖像理解重點實驗室的主任。 西安電子科技大學中國教育部 1992年，焦博士獲得了青年科學技術獎。 1996年，他獲得了中國教育部跨世紀專家基金的資助。 從1996年起，他被選為“中國第一級人才計劃”的成員。2006年，他被霍英東教育基金會授予高中青年教師獎一等獎。 從2006年起，他被選為陜西省特別貢獻專家。

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。