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摘要： 隨著安防需求的日益增長,人群異常行為檢測已經成為計算機視覺的研究熱點。人群異常行為檢測旨在對監控視頻中行人的行為進行建模和分析,區分出人群中的正常行為和異常行為,及時發現災難和意外事件。文中對基于深度學習的人群異常行為檢測算法進行了梳理總結。首先,針對人群異常行為檢測任務及其現狀進行介紹;其次,重點探討卷積神經網絡、自編碼網絡和生成對抗網絡在人群異常行為檢測任務中的研究進展;然后,列舉該領域常用的數據集,并比較和分析了深度學習方法在UCSD行人數據集上的性能;最后,總結人群異常行為檢測的任務難點,并對該領域的未來發展趨勢進行了展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.201100015

顯著性目標檢測旨在對圖像中最顯著的對象進行檢測和分割，是計算機視覺任務中重要的預處理步驟之一，且在信息檢索、公共安全等領域均有廣泛的應用.本文對近期基于深度學習的顯著性目標檢測模型進行了系統綜述，從檢測粒度的角度出發，綜述了將深度學習引入顯著性目標檢測領域之后的研究成果.首先，從三個方面對顯著性目標檢測方法進行了論述：稀疏檢測方法，密集檢測方法以及弱監督學習下的顯著性目標檢測方法.然后，簡要介紹了用于顯著性目標檢測研究的主流數據集和常用性能評價指標，并對各類主流模型在三個使用最廣泛的數據集上進行了性能比較分析.最后，本文分析了顯著性目標檢測領域目前存在的問題，并對今后可能的研究趨勢進行了展望.

新聞推薦（NR）可以有效緩解新聞信息過載，是當今人們獲取新聞資訊的重要方式，而深度學習（DL）成為近年來促進新聞推薦發展的主流技術，使新聞推薦的效果得到顯著提升，受到研究者們的廣泛關注。主要對基于深度學習的新聞推薦方法研究現狀進行分類梳理和分析歸納。根據對新聞推薦的核心對象——用戶和新聞的建模思路不同，將基于深度學習的新聞推薦方法分為“兩段式”方法、“融合式”方法和“協同式”方法三類。在每類方法中，根據建模過程中的具體子任務或基于的數據組織結構進行更進一步細分，對代表性模型進行分析介紹，評價其優點和局限性等，并詳細總結每類方法的特點和優缺點。另外還介紹了新聞推薦中常用數據集、基線算法和性能評價指標，最后分析展望了該領域未來可能的研究方向及發展趨勢。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2715.shtml

精準地預判網絡流量變化趨勢可以幫助運營商準確預估網絡的使用情況，合理分配并高效利用網絡資源，以滿足日益增長且多樣化的用戶需求。以深度學習算法在網絡流量預測領域的進展為線索，闡述了網絡流量預測的評價指標和目前公開的網絡流量數據集及應用，具體分析了網絡流量預測中常用的深度信念網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡和長短時記憶網絡共四種深度學習方法，并重點介紹了近年來針對不同問題所提出的改進神經網絡模型，總結了各模型特點及應用場景。最后對網絡流量預測未來發展進行了展望。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39601.shtml

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

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。

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

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。

最近深度神經網絡已經在監督識別任務上取得了令人振奮的突破，但是深度神經網絡要求每個類都有足夠 多的且完全標注的訓練數據。如何從少數訓練樣本中學習并識別新的類別，對于深度神經網絡來說是一個具有挑戰性的問題。針對如何解決少樣本學習的問題，全面總結了現有的基于深度神經網絡的少樣本學習方法，涵蓋了方法 所用模型、數據集及評估結果等各個方面。具體地，針對基于深度神經網絡的少樣本學習方法，提出將其分為四種 類別，即數據增強方法、遷移學習方法、度量學習方法和元學習的方法；對于每個類別，進一步將其分為幾個子類 別，并且在每個類別與方法之間進行一系列比較，以顯示各種方法的優劣和各自的特點。最后，強調了現有方法的局限性，并指出了少樣本學習研究領域的未來研究方向。

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。