2021年以后提出的目标检测算法有哪些

2021年以后提出的目标检测算法主要有以下几种：

1. GFLv2 (Guided Anchoring with Feedback Loop v2)：基于Anchor-Free的目标检测算法，利用了反馈循环机制和引导锚点的思想，能够在检测精度和速度上取得很好的平衡。

2. RepPoints V2：一种基于点的目标检测算法，通过引入可学习的参考点来表示目标的位置和大小，能够有效地解决目标尺度变化和旋转问题。

3. FSAF (Feature Selective Anchor-Free Module)：一种Anchor-Free目标检测算法，通过引入特征选择机制来提高检测精度，同时减少了Anchor带来的计算复杂度。

4. ATSS (Adaptive Training Sample Selection)：一种基于自适应样本选择的目标检测算法，能够有效地提高小目标的检测精度。

5. FreeAnchor：一种基于Anchor-Free的目标检测算法，通过引入自由采样机制和多尺度特征融合来提高检测精度和速度。

需要注意的是，目标检测算法的发展非常迅速，以上列举的算法只是其中的一部分，未来还会有更多新的算法被提出。

相关问题

基于Transformer的目标检测算法发展历史

基于Transformer的目标检测算法是近年来的研究热点之一。以下是一些代表性的算法及其发展历史：

1＊＊＊于2020年提出。DETR使用Transformer将输入图像中的所有对象同时编码为一个固定大小的向量，然后使用匈牙利算法将对象与预测框进行匹配，从而实现目标检测。

2. Deformable DETR：是在DETR的基础上提出的改进算法，由南京大学和华为诺亚方舟实验室的研究人员于2021年提出。Deformable DETR使用可变形卷积网络（Deformable Convolutional Networks）来提高对象的感受野，从而提高目标检测的准确性。

3. Sparse R-CNN：是由华中科技大学的研究人员于2021年提出的算法。Sparse R-CNN使用Transformer来对输入图像进行编码，并使用稀疏注意力机制来减少计算量。该算法在目标检测任务中取得了很好的性能。

4. Swin Transformer：是由香港中文大学的研究人员于2021年提出的算法。Swin Transformer使用分层的Transformer结构来处理输入图像，并使用跨阶段特征融合（Cross-Stage Partial Networks）来提高特征的表达能力。该算法在多个目标检测数据集上取得了最先进的性能。

李辉,陈家慧,朱富强.基于yolov5的目标检测算法研究与实现[j].电脑知识与技术,2021

《基于yolov5的目标检测算法研究与实现》是一篇发表于2021年的论文，作者为李辉、陈家慧和朱富强。

该论文主要研究和实现了基于yolov5的目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，主要用于在图像或视频中自动识别出感兴趣的物体并标注出其位置和类别。基于yolov5的目标检测算法是最近热门的一种方法，通过使用深度学习技术，能够在高准确率和实时性之间找到良好的平衡。

在这篇论文中，李辉、陈家慧和朱富强通过对yolov5算法进行改进和优化，提出了一种更加高效和准确的目标检测方法。他们首先对yolov5算法的结构和原理进行了详细分析，理解了其在目标检测中的优势和不足之处。然后，他们通过引入一些新的技术和策略，对yolov5算法进行了改进，提升了其在目标检测中的性能。

为了验证他们的改进方法的有效性，李辉、陈家慧和朱富强进行了一系列实验，并使用了公开的数据集进行了测试。实验结果表明，他们提出的改进方法相较于传统的yolov5算法，在目标检测的准确率和处理速度方面都取得了显著的提升。

综上所述，《基于yolov5的目标检测算法研究与实现》这篇论文通过对yolov5算法的优化改进，提出了一种更加高效和准确的目标检测方法。这对于改进目标检测算法的性能和应用具有一定的研究意义，也为相关领域的研究者提供了有价值的参考和借鉴。