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對自然圖像中的文本進行檢測和識別是計算機視覺領域的兩個主要問題，在體育視頻分析、自動駕駛、工業自動化等領域都有廣泛的應用。他們面臨著共同的具有挑戰性的問題，即文本如何表示和受幾種環境條件的影響的因素。當前最先進的場景文本檢測和/或識別方法利用了深度學習體系結構的進步，并取得了在處理多分辨率和多方向文本時基準數據集的卓越準確性。然而，仍然有幾個挑戰影響自然圖像中的文本，導致現有的方法表現不佳，因為這些模型不能泛化到看不見的數據和不足的標記數據。因此,不同于以往的綜述,這個綜述的目標如下: 首先,提供讀者不僅回顧最近場景文字檢測和識別方法,但也用一個統一的評估框架來呈現廣泛開展實驗的結果, 評估pre-trained模型選擇的方法上具有挑戰性的情況下,這些技術適用于相同的評估標準。其次，識別在自然圖像中檢測或識別文本存在的幾個挑戰，即平面內旋轉、多方向和多分辨率文本、透視失真、光照反射、部分遮擋、復雜字體和特殊字符。最后，本文還提出了這一領域的潛在研究方向，以解決場景文本檢測和識別技術仍面臨的一些挑戰。

題目： Video Description: A Survey of Methods, Datasets, and Evaluation Metrics

簡介： 視頻描述是對給定視頻內容自動生成描述語言。它在人機交互中具有應用程序，可幫助視障人士和視頻字幕。過去幾年中，由于深度學習在計算機視覺和自然語言處理方面取得了空前的成功，因此該領域的研究激增。文獻中已經提出了許多方法，數據集和評估指標，這要求進行全面調查以將研究工作集中在這個蓬勃發展的新方向上。本文通過重點研究深度學習模型的最新方法來填補這一空白。比較基準數據集的域，類數和存儲庫大小；并確定各種評估指標（例如SPICE，CIDEr，ROUGE，BLEU，METEOR和WMD）的優缺點。經典的視頻描述方法將主語，賓語和動詞檢測與基于模板的語言模型相結合，以生成句子。但是，大型數據集的發布表明，這些方法無法應對不受約束的開放域視頻的多樣性。古典方法之后是很短的統計方法時代，很快就被深度學習所取代，后者是視頻描述中的最新技術。我們的調查顯示，盡管發展迅速，但由于以下原因，視頻描述研究仍處于起步階段：視頻描述模型的分析具有挑戰性，因為難以確定對視覺特征的準確性或誤差的貢獻。最終描述中采用的語言模型。現有的數據集既不包含足夠的視覺多樣性，也不包含語言結構的復雜性。最后，當前的評價指標未能衡量機器生成的描述與人類描述之間的一致性。

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。

題目： Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

摘要：

深度學習(DL)容易受到分布不均勻和對抗性示例的影響，從而導致不正確的輸出。為了使DL更具有魯棒性，最近提出了幾種方法:異常檢測技術來檢測(并丟棄)這些異常樣本。本研究試圖為基于DL的應用程序異常檢測的研究提供一個結構化的、全面的概述。我們根據現有技術的基本假設和采用的方法為它們提供了一個分類。我們討論了每個類別中的各種技術，并提供了這些方法的相對優勢和劣勢。我們在這次調查中的目標是提供一個更容易并且更好理解的技術，這項技術是在這方面已經做過研究的，且屬于不同的類別的。最后，我們強調了在DL系統中應用異常檢測技術所面臨的未解決的研究挑戰，并提出了一些具有重要影響的未來研究方向。

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： 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。

零樣本動作識別是近年來備受關注的研究領域，針對圖像和視頻中物體、事件和動作的識別提出了多種方法。由于收集、注釋和標記視頻是一項困難而費力的任務，因此需要一些方法來將實例從模型訓練中不存在的類中分類，特別是在復雜的自動視頻理解任務中。我們發現在文獻中有許多可用的方法，然而，很難對哪些技術可以被認為是最先進的技術進行分類。盡管有一些關于靜止圖像零樣本動作識別的調研和實驗，但是沒有針對視頻的研究。因此，在這篇文章中，我們提出了一個調查的方法，包括技術進行視覺特征提取和語義特征提取，以及學習這些特征之間的映射，特別是零鏡頭動作識別的視頻。我們還提供了一個完整的數據集，實驗和協議的描述，提出了開放的問題和未來的工作方向，這對計算機視覺研究領域的發展至關重要。