请简述多目标检测国内外现状

多目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中检测多个目标的位置和类别。以下是多目标检测国内外现状的概述：

国外：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN 是一种基于深度学习的多目标检测算法，它将 RPN（Region Proposal Network）和 Fast R-CNN 结合起来，实现了端到端的多目标检测。该算法在 COCO 数据集上取得了 state-of-the-art 的性能。

2. YOLO：YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时多目标检测算法，它将目标检测视为一个回归问题，直接预测目标的坐标和类别。该算法具有较快的检测速度和较好的性能。

3. SSD：SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的多目标检测算法，它通过在不同层次的特征图中预测多个候选框来实现目标检测。该算法在速度和准确率上均有不错的表现。

国内：

1. M2Det：M2Det 是一种基于深度学习的多目标检测算法，它采用了金字塔式的多尺度特征融合策略和多级检测头结构，实现了较好的多目标检测效果。

2. RepPoints：RepPoints 是一种基于深度学习的多目标检测算法，它采用了基于重复点的思想来检测目标，可以有效地处理遮挡和密集目标等问题。

3. DOTA-DOAI：DOTA-DOAI 是一种基于深度学习的多目标检测算法，它结合了 DOTA 数据集和 DOAI 算法，实现了在大规模复杂场景下的多目标检测。该算法在 DOTA 数据集上取得了 state-of-the-art 的性能。

总体来说，国内外的多目标检测算法都在不断地发展和创新，取得了不少突破性的进展。未来，我们可以期待更加高效和准确的多目标检测算法的出现。