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目標分割和目標跟蹤是計算機視覺領域的基礎研究領域。這兩個主題很難處理一些常見的挑戰，如遮擋、變形、運動模糊、縮放變化等。前者包含異構對象、交互對象、邊緣模糊性和形狀復雜性;后者在處理快速運動、不可見和實時處理方面存在困難。結合視頻目標分割和跟蹤兩個問題，可以克服各自的困難，提高視頻目標的性能。VOST可廣泛應用于視頻摘要、高清視頻壓縮、人機交互、無人駕駛汽車等實際應用中。本綜述旨在提供最先進的VOST方法的全面回顧，將這些方法分類為不同的類別，并確定新的趨勢。首先，我們將VOST方法大致分為視頻對象分割(VOS)和基于分割的對象跟蹤(SOT)。根據分割和跟蹤機制，將每個類別進一步劃分為不同的類型。在此基礎上，給出了各時間節點的代表性VOS和SOT方法。其次，對不同方法的技術特點進行了詳細的討論和概述。第三，總結了相關視頻數據集的特點，并給出了各種評價指標。最后，我們指出了一系列有趣的工作，并得出了自己的結論。

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。

本文介紹了一篇關于目標檢測中不平衡的綜述論文：Imbalance Problems in Object Detection: A Review (//arxiv.org/abs/1909.00169, under review at TPAMI)，作者結合自己最近在這方面的 Tech Report: Is Sampling Heuristics Necessary in Training Object Detectors? () 進行一些闡述和思考，希望可以給大家以啟發。

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。

論文題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

論文摘要： 多目標跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOT數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。

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。

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。

題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

簡介： 多對象跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOTChallenge數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。