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摘要: 目標檢測技術是光學遙感圖像理解的基礎問題, 具有重要的應用價值. 本文對遙感圖像目標檢測算法發展進行了梳理和分析. 首先闡述了遙感圖像目標檢測的特點和挑戰; 之后系統總結了典型的檢測方法, 包括早期的基于手工設計特征的算法和現階段基于深度學習的方法, 對于深度學習方法首先介紹了典型的目標檢測模型, 進而針對遙感圖像本身的難點詳細梳理了優化改進方案; 接著介紹了常用的檢測數據集, 并對現有方法的性能進行比較; 最后對現階段問題進行總結并對未來發展趨勢進行展望.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200596

摘要： 圖像修復是計算機視覺領域中極具挑戰性的研究課題。近年來,深度學習技術的發展推動了圖像修復性能的顯著提升,使得圖像修復這一傳統課題再次引起了學者們的廣泛關注。文章致力于綜述圖像修復研究的關鍵技術。由于深度學習技術在解決“大面積缺失圖像修復”問題時具有重要作用并帶來了深遠影響,文中在簡要介紹傳統圖像修復方法的基礎上,重點介紹了基于深度學習的修復模型,主要包括模型分類、優缺點對比、適用范圍和在常用數據集上的性能對比等,最后對圖像修復潛在的研究方向和發展動態進行了分析和展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210100048

摘要 隨著深度學習算法在圖像分割領域的成功應用，在圖像實例分割方向上涌現出一大批優秀的算法架構.這些架構在分割效果、運行速度等方面都超越了傳統方法.本文圍繞圖像實例分割技術的最新研究進展，對現階段經典網絡架構和前沿網絡架構進行梳理總結，結合常用數據集和權威評價指標對各個架構的分割效果進行比較和分析.最后，對目前圖像實例分割技術面臨的挑戰以及可能的發展趨勢進行了展望.

//www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract12215.shtml

圖像質量評價一直是圖像處理和計算機視覺領域的一個基礎問題，圖像質量評價模型也廣泛應用于圖像/視頻編碼、超分辨率重建和圖像/視頻視覺質量增強等相關領域。圖像質量評價主要包括全參考圖像質量評價、半參考圖像質量評價和無參考圖像質量評價。全參考圖像質量評價和半參考圖像質量評價分別指預測圖像質量時參考信息完全可用和部分可用，而無參考圖像質量評價是指預測圖像質量時參考信息不可用。雖然全參考和半參考圖像質量評價模型較為可靠，但在計算過程中必須依賴參考信息，使得應用場景極為受限。無參考圖像質量評價模型因不需要依賴參考信息而有較強的適用性，一直都是圖像質量評價領域研究的熱點。本文主要概述2012—2020年國內外公開發表的無參考圖像質量評價模型，根據模型訓練過程中是否需要用到主觀分數，將無參考圖像質量評價模型分為有監督學習和無監督學習的無參考圖像質量評價模型。同時，每類模型分成基于傳統機器學習算法的模型和基于深度學習算法的模型。對基于傳統機器學習算法的模型，重點介紹相應的特征提取策略及思想；對基于深度學習算法的模型，重點介紹設計思路。此外，本文介紹了圖像質量評價在新媒體數據中的研究工作及圖像質量評價的應用。最后對介紹的無參考圖像質量評價模型進行總結，并指出未來可能的發展方向。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210203&flag=1

圖像到圖像轉換(I2I)的目的是在保留內容表示的同時將圖像從源域傳輸到目標域。I2I由于在圖像合成、分割、風格轉換、復原、姿態估計等計算機視覺和圖像處理問題上的廣泛應用，近年來受到越來越多的關注，并取得了巨大的進展。在本文中，我們對近年來發展起來的I2I工作進行了綜述。我們將分析現有I2I工作的關鍵技術，并闡明社區取得的主要進展。此外，我們將闡述I2I對研究和行業社區的影響，并指出在相關領域仍存在的挑戰。

//www.zhuanzhi.ai/paper/5fe5204f7d9eeb37dc385304f9cb9f62

想象一下，如果你拍了一張自拍照，想讓它更有藝術感，就像漫畫家畫的一樣，你怎么能通過電腦自動實現呢?這類研究工作可以概括為圖像到圖像轉換(I2I)問題。通常，I2I的目標是將輸入圖像x從源域A轉換為目標域B，保留內在源內容并轉移外部目標樣式。例如，可以將自拍圖像作為源域，以一些漫畫作為目標域參考，將其“翻譯”為想要的藝術風格圖像。

從上面I2I的基本定義可以看出，將一幅圖像從一個源域轉換到另一個目標域可以涵蓋圖像處理、計算機圖形學、計算機視覺等方面的許多問題。具體來說,I2I已經廣泛應用于語義圖像合成[3],[4],[5],[6],圖像分割[7],[8],[9],風格轉移[2],[10],[11],[12],[13],圖像修復[14],[15],[16],[17],[18],3 d姿勢估計[19],[20],圖像/視頻彩色化[21], [22]、[23]、[24]、[25]、[26]，圖像超分辨率[27]、[28]，域適配[29]、[30]、[31]，卡通生成[22]0、[22]、[22]、[22]、[22]4、[22]5，圖像注冊[22]。我們將在第五節詳細分析和討論這些相關的應用。

本文就圖像到圖像翻譯的研究進展作一綜述。據我們所知，這是第一個概述了I2I的分析、方法和相關應用的論文。具體來說，我們的論文組織如下:

首先，我們簡要介紹了用于圖像-圖像翻譯的兩種最具代表性和最常用的生成模型，以及一些著名的評價指標，然后分析了這些生成模型如何學習表示和獲得想要的翻譯結果。

其次，我們將I2I問題劃分為兩大類任務，即雙域I2I任務和多域I2I任務，每一組I2I任務都出現了大量的I2I工作，對其他研究領域產生了深遠的影響，如圖2所示。

最后但并非最不重要的是，我們按照相同的I2I方法分類，提供了一個完整的I2I應用程序分類，如表1所示。

隨著人工智能技術的深入發展，自動駕駛已經成為人工智能技術的典型應用，近十年得到了長足的發展，作為一類非確定性系統，自動駕駛車輛的質量和安全性得到越來越多的關注.對自動駕駛系統，特別是自動駕駛智能系統（如感知模塊，決策模塊，綜合功能及整車）的測試技術得到了業界和學界的深入研究.本文調研了56篇相關領域的學術論文，分別就感知模塊、決策模塊、綜合功能模塊及整車系統的測試技術、用例生成方法和測試覆蓋度量等維度對目前已有的研究成果進行了梳理，并描述了自動駕駛智能系統測試中的數據集及工具集.最后，對自動駕駛智能系統測試的未來工作進行了展望，為該領域的研究人員提供參考.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6266&flag=1

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。

近年來,三維人臉識別研究取得了較大進展.相比 二維人臉識別,三維人臉識別更具有優勢,主要特點是在識 別中利用了三維形狀數據.該文首先根據三維形狀數據的 來源,將三維人臉識別分為基于彩色圖像的三維人臉識別、 基于高質 量 三 維 掃 描 數 據 的 三 維 人 臉 識 別、基 于 低 質 量 RGBＧD圖像的三維人臉識別,分別闡述了各自具有代表性 的方法及其優缺點;其次分析了深度學習在三維人臉識別 中的應用方式;然后分析了三維人臉數據與二維圖像在雙 模態人臉識別中的融合方法,并介紹了常用的三維人臉數 據庫;最后 討 論 了 三 維 人 臉 識 別 面 臨 的 主 要 困 難 及 發 展 趨勢.

//jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2021/V61/I1/77

我們生活在一個由大量不同模態內容構建而成的多媒體世界中，不同模態信息之間具有高度的相關性和互補性，多模態表征學習的主要目的就是挖掘出不同模態之間的共性和特性，產生出可以表示多模態信息的隱含向量.該文章主要介紹了目前應用較廣的視覺語言表征的相應研究工作，包括傳統的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于語言模型的預訓練的方法.目前比較好的思路和解決方案是將視覺特征語義化然后與文本特征通過一個強大的特征抽取器產生出表征，其中Transformer[1]作為主要的特征抽取器被應用表征學習的各類任務中.文章分別從研究背景、不同研究方法的劃分、測評方法、未來發展趨勢等幾個不同角度進行闡述.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1