目标检测国内外研究现状

目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，其目的是在图像或视频中识别和定位特定的物体。目标检测的研究在国内外都很活跃，下面我分别介绍一下国内外的研究现状。

国内研究现状：
在国内，目标检测的研究主要集中在深度学习领域。近年来，国内的深度学习研究已经取得了很大的进展，尤其是在目标检测方面。国内的研究机构和公司如中科院、清华大学、北大、华为、腾讯等都在该领域做出了很多有意义的工作。其中，基于深度学习的目标检测方法主要包括：Faster R-CNN、YOLO、SSD等。

国外研究现状：
在国外，目标检测的研究已经发展了很多年。早期的目标检测方法主要是基于传统的机器学习算法，如SVM、Adaboost等。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法也被广泛研究，如：Faster R-CNN、YOLO、SSD、RetinaNet等。此外，还有一些新的方法也被提出，如：CornerNet、CenterNet等。这些方法在目标检测的准确率和速度方面都取得了很大的进展。

总的来说，目标检测的研究在国内外都非常活跃，未来随着深度学习的不断发展，目标检测的准确率和速度还将进一步提高。