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隨著深度學習的不斷發展，目標檢測技術逐步從基于傳統的手工檢測方法向基于深度神經網絡的檢測方法轉變。在眾多基于深度學習的目標檢測算法中，基于深度學習的單階段目標檢測算法因其網絡結構較簡單、運行速度較快以及具有更高的檢測效率而被廣泛運用。但現有的基于深度學習的單階段目標檢測方法由于小目標物體包含的特征信息較少、分辨率較低、背景信息較復雜、細節信息不明顯以及定位精度要求較高等原因，導致在檢測過程中對小目標物體的檢測效果不理想，使得模型檢測精度降低。針對目前基于深度學習的單階段目標檢測算法存在的問題，研究了大量基于深度學習的單階段小目標檢測技術。首先從單階段目標檢測方法的Anchor Box、網絡結構、交并比函數以及損失函數等幾個方面，系統地總結了針對小目標檢測的優化方法；其次列舉了常用的小目標檢測數據集及其應用領域，并給出在各小目標檢測數據集上的檢測結果圖；最后探討了基于深度學習的單階段小目標檢測方法的未來研究方向。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2963.shtml

醫學影像分割是計算機輔助診斷中的一項基礎且關鍵的任務，目的在于從像素級別準確識別出目標器官、組織或病變區域。不同于自然場景下的圖像，醫學影像往往紋理復雜，同時受限于成像技術和成像設備，醫學影像噪聲大，邊界模糊而不易判斷。除此之外，對醫學影像進行標注極大依賴于醫療專家的認知和經驗，因此可用于訓練中的標注數據少且存在標注誤差。由于上述的醫學影像邊緣模糊不清、訓練數據較少和標注誤差較大等特點，基于傳統圖像分割算法搭建的輔助診斷系統難以滿足臨床應用的要求。近年來隨著卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺和自然語言處理領域的廣泛應用，基于深度學習的醫學影像分割算法取得了極大的成功。首先概述了近幾年基于深度學習的醫學影像分割的研究進展，包括這些醫學影像分割算法的基本結構、目標函數和優化方法。隨后針對醫學影像標注數據有限的問題，對目前半監督條件下醫學影像分割的主流工作進行了整理歸納和分析。此外，還介紹了針對標注誤差進行不確定度分析的相關工作。最后，總結分析了深度學習醫學影像分割的特點并展望了未來的研究趨勢。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24596.shtml

目標檢測一直以來都是計算機視覺領域的研究熱點之一,其任務是返回給定圖像中的單個或多個特定目 標的類別與矩形包圍框坐標.隨著神經網絡研究的飛速進展,R-CNN 檢測器的誕生標志著目標檢測正式進入深度學習時代,速度和精度相較于傳統算法均有了極大的提升.但是,目標檢測的尺度問題對于深度學習算法而言也始終是 一個難題,即檢測器對于尺度極大或極小目標的檢測精度會顯著下降,因此,近年來有不少學者在研究如何才能更好 地實現多尺度目標檢測.雖然已有一系列的綜述文章從算法流程、網絡結構、訓練方式和數據集等方面對基于深度 學習的目標檢測算法進行了總結與分析,但對多尺度目標檢測的歸納和整理卻鮮有人涉足.因此,首先對基于深度學 習的目標檢測的兩個主要算法流派的奠基過程進行了回顧,包括以 R-CNN 系列為代表的兩階段算法和以 YOLO、 SSD 為代表的一階段算法;然后,以多尺度目標檢測的實現為核心,重點詮釋了圖像金字塔、構建網絡內的特征金字 塔等典型策略;最后,對多尺度目標檢測的現狀進行總結,并針對未來的研究方向進行展望。

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=6166&journal_id=jos

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

許多自然場景圖像中都包含著豐富的文本,他們對于場景理解有著重要的作用。隨著移動互聯網技術的飛速發展,許多新的應用場景都需要利用這些文本信息,例如招牌識別和自動駕駛等。因此,自然場景文本的分析與處理也越來越成為計算機視覺領域的研究熱點之一,該任務主要包括文本檢測與識別。傳統的文本檢測和識別方法依賴于人工設計的特征和規則,且模型設計復雜、效率低、泛化性能差。近年來隨著深度學習的發展,自然場景文本檢測、自然場景文本識別以及端到端的自然場景文本檢測與識別都取得了突破性的進展,其性能和效率都得到了顯著提高。本文介紹了該領域相關的研究背景,對近幾年基于深度學習的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別的方法進行整理分類、歸納和總結,闡述了各類方法的基本思想和優缺點。并針對隸屬于不同類別下的方法,進一步論述和分析這些主要模型的算法流程、適用場景和他們的技術發展路線。此外還列舉說明了一些主流公開數據集,并對比了各個模型方法在代表性數據集上的性能情況。最后本文總結了目前不同場景數據下的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別算法的局限性以及未來的挑戰和發展趨勢。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2023&journal_id=jig

摘要：醫學影像分割是計算機視覺在醫學影像處理中的一個重要應用領域，其目標是從醫學影像中分割出目標區域，為后續的疾病診斷和治療提供有效的幫助。近年來深度學習技術在圖像處理方面取得了巨大進展，基于深度學習的醫學影像分割算法逐漸成為該領域研究的重點和熱點。首先敘述了計算機視覺下的醫學影像分割任務及其難點，然后重點綜述了基于深度學習的醫學影像分割算法，對當前具有代表性的相關方法進行了分類和總結，進而介紹了醫學影像分割算法常用的評價指標和數據集。最后，對該技術的發展進行了總結和展望。

行人再識別的主要任務是利用計算機視覺對特定行人進行跨視域匹配和檢索。相比于傳統算法,由數據驅 動的深度學習方法所提取的特征更能表征行人之間的區分性。對行人再識別的背景及研究歷史、主要面臨的挑 戰、主要方法、數據集及評價指標進行了梳理和總結。主要從特征表達、局部特征、生成對抗網絡三個方面對行人 再識別的算法進行分析,列舉了行人再識別9個常用數據集、3個評價標準和14種典型方法在 Market1501數據集 上取得的準確率,最后對行人再識別的未來研究方向進行展望。

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：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.