目标检测国内外研究现状

目标检测是计算机视觉中的重要研究领域，其目的是从图像或视频中识别和定位特定物体。目标检测的国内外研究现状如下：

国内研究现状：
1. 基于深度学习的目标检测方法得到广泛应用，如Faster R-CNN、SSD和YOLO等。
2. 针对一些特殊场景和需求，如低分辨率、小目标检测等，研究者提出了相应的方法，如Tiny-YOLO、RetinaNet等。
3. 针对目标检测中的一些问题，如目标漏检、误检等，研究者提出了一些解决方案，如基于注意力机制的方法、联合检测等。

国外研究现状：
1. 目前，基于深度学习的目标检测方法仍然是主流，如Faster R-CNN、SSD、YOLO系列等。
2. 针对一些特殊场景和需求，如低分辨率、小目标检测等，研究者提出了相应的方法，如Tiny-YOLO、RetinaNet等。
3. 近年来，一些基于生成对抗网络（GAN）的目标检测方法得到了广泛研究，如SG-One、SGAN等。
4. 针对目标检测中的一些问题，如目标漏检、误检等，研究者提出了一些解决方案，如基于注意力机制的方法、联合检测等，这些方法在国外也得到了广泛研究和应用。