目标检测综述知乎 目标检测综述2021

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一、三维目标检测综述论文

近年来,三维目标检测在计算机视觉领域中受到越来越多的关注。它主要用于提取三维空间中目标的几何信息,比如体积、形状、表面细节以及物体的位置等。三维目标检测技术可以应用于自动驾驶、机器人抓取、室内照明系统等领域。本文综述了近几年三维目标检测技术的发展现状。

对于三维目标检测,存在两种主要的技术,即基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。前者主要基于图像处理和机器学习技术,利用目标的特征进行检测。而后者则利用深度学习技术,通过大量的训练数据学习出目标的特征,实现目标的检测。在近几年,基于深度学习方法的三维目标检测技术有了很大的发展,并取得了一定的成功。目前,研究者们正致力于提出更加有效的三维目标检测技术,以满足不同的应用需求。

三维目标检测技术在计算机视觉领域发展迅速,取得了一定的成果,有望在未来在许多领域发挥重要作用。

二、目标检测综述论文

目标检测是深度学习研究中的重要领域,它对于识别图像中的目标具有重要意义。随着计算机视觉技术的发展,有关目标检测的工作正在快速发展。本文将回顾近几年来目标检测研究的进展,并比较不同方法之间的优劣。

近年来,基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术被广泛应用于计算机视觉领域,其中包括基于区域的检测器（R-CNN）,基于单次前向传播的检测器（YOLO）,基于多次前向传播的检测器（SSD）,以及基于残差网络（ResNet）的检测器（Faster R-CNN）等。这些检测器在计算机视觉任务中取得了令人印象深刻的成果,但是它们之间也存在着很多不同。

R-CNN系列检测器以选择性搜索为主,它们先使用CNN从图像中提取候选区域,然后使用SVM分类器对候选区域进行分类和识别。YOLO和SSD系列检测器则采用单次或多次前向传播的方法,可以直接从图像中检测出目标。Faster R-CNN则采用残差网络,它不仅可以检测出目标,而且能够对目标进行精确定位。

从上面对比可以看出,不同检测器之间存在很多不同,但它们在计算机视觉任务中都取得了非常好的成果。在不同的任务中,应该根据需要选择不同的检测器,以获得更好的性能。

三、目标检测论文综述

近年来,深度学习技术的发展,目标检测技术取得了显著的进步。目标检测的目的是识别图像中的物体,并对其进行定位和分类。以下是近几年来目标检测领域的重要研究论文的综述。

2016年,Joseph Redmon和Ali Farhadi提出了YOLO（You Only Look Once）系统,这是一种基于卷积神经网络的端到端的实时目标检测系统,其中使用单个神经网络进行物体检测和定位。 YOLO使用全卷积网络（FCN）构建了一个统一的,端到端的框架,这种框架支持对目标检测和分类的同时执行。同时,YOLO还使用改进的损失函数来提高定位性能。

2017年,Ren等人提出了Faster R-CNN系统,这是一种目标检测系统,它使用区域建议网络（Region Proposal Network）和改进的损失函数来提高性能。与YOLO不同,Faster R-CNN基于两个独立的神经网络,一个用于物体检测,一个用于定位,从而提供了更高的性能。

2018年,He等人提出了SSD（Single Shot MultiBox Detector）系统,这是一个基于深度神经网络的目标检测系统,可以实现高效的物体检测和定位。 SSD使用单个网络架构,并将其组织为多个连续的子网络层,以检测和定位物体。同时,它也使用改进的损失函数来提高定位性能。

2019年,Liu等人提出了RetinaNet系统,这是一种基于卷积神经网络的目标检测系统,可以实现高效的物体检测和定位。 RetinaNet使用结合了特征金字塔网络（FPN）和反向损失重新平衡（Focal Loss）的结构,从而实现了更高的性能。

近几年来,目标检测技术取得了显著进步。上述论文中展示了几种深度学习技术,如YOLO,Faster R-CNN,SSD和RetinaNet,它们可以有效地实现目标检测和定位。

四、目标检测论文综述范文

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要和活跃的研究领域,它的目的是自动检测图像中的目标,并自动追踪和分类这些目标。本文综述了近年来出现的一些主要的目标检测方法,并着重介绍了三个主要的类别,基于滑动窗口的方法,基于区域建议的方法和基于深度学习的方法。

基于滑动窗口的方法是目标检测领域中最古老和最常用的方法。经典方法如"Selective Search"和"Latent SVM",使用多尺度滑动窗口来检测图像中的目标。这种方法存在一些问题,如搜索空间的大小,模型的复杂性和计算效率。

基于区域建议的方法是一种新兴的方法,它使用基于深度学习的分类器来生成一组候选区域,然后使用一种称为"后处理"的技术来筛选和更新这些候选区域,以确定要检测的目标。这种方法的优势在于它不需要繁琐的搜索步骤,可以使用更少的计算资源。

基于深度学习的方法是最近几年发展起来的最新方法,它将检测任务看作是一种回归问题,使用深度神经网络来预测目标的位置。这种方法的优势在于它可以从训练数据中自动学习特征,并且更加准确、可靠,可以有效地处理复杂背景。

近年来出现的三类目标检测方法,基于滑动窗口的方法,基于区域建议的方法和基于深度学习的方法,都具有其独特的优势,而且有望在计算机视觉领域取得更大的成功。

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参考链接：www.yixuelunwen.net/dajjemi/188679.html