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目標檢測是計算機視覺領域中最基礎且最重要的任務之一，是行為識別與人機交互等高層視覺任務的基礎.隨著深度學習技術的發展，目標檢測模型的準確率和效率得到了大幅提升.與傳統的目標檢測算法相比，深度學習利用強大的分層特征提取和學習能力使得目標檢測算法性能取得了突破性進展.與此同時，大規模數據集的出現及顯卡計算能力的極大提高也促成了這一領域的蓬勃發展.本文對基于深度學習的目標檢測現有研究成果進行了詳細綜述.首先回顧傳統目標檢測算法及其存在的問題，其次總結深度學習下區域提案和單階段基準檢測模型.之后從特征圖、上下文模型、邊框優化、區域提案、類別不平衡處理、訓練策略、弱監督學習和無監督學習這八個角度分類總結當前主流的目標檢測模型，最后對目標檢測算法中待解決的問題和未來研究方向做出展望.

目標檢測是計算機視覺領域中最基礎且最具挑戰性的任務之一，其包含物體分類和定位［1］.與此同時，目標檢測作為圖像理解和計算機視覺的基石，它為實例分割、圖像捕獲、視頻跟蹤等任務提供了強有力的特征分類基礎，因此探索高效實時的目標檢測模型是近年來研究的熱點.

傳統的目標檢測方法包括預處理、區域提案、特征提取、特征選擇、特征分類和后處理六個階段.大多數檢測模型關注于物體特征的提取和區域分類算法的選擇，在PASCAL VOC數據集［2］上的檢測準確率以較小步幅增長.Deformable Part?based Model（DPM）［3］ 算法三次在PASCAL VOC目標檢測競賽上獲得冠軍，是傳統目標檢測方法的巔峰之作.然而在2008年至2012年期間，目標檢測模型在PASCAL VOC數據集上的檢測準確率逐漸達到瓶頸.傳統方法的弊端也展現出來，主要包括：（1）算法在區域提案生成階段產生大量冗余的候選框且正負樣本失衡；（2）特征提取器如HOG［4］、SIFT［5］等未能充分捕捉圖像的高級語義特征和上下文內容；（3）傳統檢測算法分階段進行，整體缺乏一種全局優化策略.

最近，深度學習經歷了一段前所未有的發展熱浪，AlexNet［6］在圖像分類任務中的優異表現讓人們重新燃起研究卷積神經網絡的興趣.相比于傳統算法，深度學習利用自動學習數據中的特征表達和學習能力加速了目標檢測的發展，在檢測速度和準確率方面均有顯著提升.正是由于目標檢測技術的快速發展，如今其已廣泛應用于智能視頻監控、機器人視覺、基于內容的圖像檢索、自動駕駛［7，8］等領域.

本文首先介紹目標檢測數據集及其評估指標，之后總結基于深度學習的目標檢測基準模型，再從特征圖、上下文模型、邊框優化、區域提案、類別不平衡處理、訓練策略、弱監督學習和無監督學習這八個方面歸納總結當前主流的目標檢測模型，最后討論目標檢測技術的未來發展趨勢與總結全文.

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

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

視頻目標檢測是為了解決每一個視頻幀中出現的目標如何進行定位和識別的問題。相比于圖像目標檢測，視頻具有高冗余度的特性，其中包含了大量的時空局部信息。隨著深度卷積神經網絡在靜態圖像目標檢測領域的迅速普及，在性能上相較于傳統方法顯示出了非常大的優越性，并逐步在基于視頻的目標檢測任務上也發揮了應有的作用。但現有的視頻目標檢測算法仍然面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、保持視頻序列的時空一致性、檢測模型輕量化等關鍵技術的挑戰。針對上述問題和挑戰，本文在調研大量文獻的基礎上系統地對基于深度學習的視頻目標檢測算法進行了總結。從基于光流、檢測等基礎方法對這些算法進行了分類，從骨干網絡、算法結構、數據集等角度細致探究了這些方法，結合在ImageNet VID等數據集上的實驗結果，分析了該領域具有代表性算法的性能優勢和劣勢，以及算法之間存在的聯系，對視頻目標檢測中待解決的問題與未來研究方向進行了闡述和展望。視頻目標檢測已成為眾多的計算機視覺領域學者追逐的熱點，將來會有更加高效，精度更高的算法被相繼提出，其發展方向也會越來越好。

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

摘要：隨著深度學習技術的快速發展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別是在卷積神經網絡和循環神經網絡方面，出現了許多新穎且有效的分類方法。對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析，介紹卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展，分析多種典型分類方法的特點和性能，從準確率和運行時間方面對基礎網絡結構進行比較，表明深度神經網絡較傳統機器學習方法在用于文本分類時更具優勢，其中卷積神經網絡具有優秀的分類性能和泛化能力。在此基礎上，指出當前深度文本分類模型存在的不足，并對未來的研究方向進行展望。

//www.ecice06.com/article/2021/1000-3428/2121.htm

文本分類技術經歷了從專家系統到機器學習再到深度學習的發展過程。在20世紀80年代以前，基于規則系統的文本分類方法需要領域專家定義一系列分類規則，通過規則匹配判斷文本類別。基于規則的分類方法容易理解，但該方法依賴專家知識，系統構建成本高且可移植性差。20世紀90年代，機器學習技術逐漸走向成熟，出現了許多經典的文本分類算法，如決策樹[1]、樸素貝葉斯[2]、支持向量機[3]、最大熵[4]、最近鄰[5]等，這些方法部分克服了上述缺點，一定程度上實現了分類器的自動生成，被廣泛應用于各個領域。然而，機器學習方法在構建分類器之前通常需要繁雜的人工特征工程，這限制了其進一步發展。

2012年之后，深度學習算法引起了研究者的廣泛關注。深度學習為機器學習建模提供了一種直接端到端的解決方案，可避免復雜的特征工程。GolVe[6]和word2vec[7]等詞向量模型的提出，使深度學習算法成功地應用到文本處理領域，隨后出現了各種基于深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）的文本分類方法。這些方法主要采用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）和注意力機制等深度學習技術，并且取得了比傳統方法更為出色的性能。近年來，圖卷積網絡（Graph Convolutional Network，GCN）、區域嵌入和元學習等一些新的深度學習方法也被應用于文本分類領域。

本文對基于深度神經網絡的文本分類技術進行介紹和分析，闡述卷積神經網絡、循環神經網絡和注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展情況，總結各類方法的特點及區別，并對不同方法的性能表現和適用場景進行比較，討論在應用深度學習方法處理文本分類任務時應當注意的問題。在此基礎上，指出針對該技術未來的研究方向。

信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

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。

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.