目标检测国内外研究现状

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目的是在图像或视频中自动识别出感兴趣的目标。下面是目标检测国内外研究现状的简要介绍：

国内研究现状：

1. 基于深度学习的目标检测方法：随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的目标检测方法被提出了，例如：RCNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN，YOLO，SSD等。

2. 基于视觉特征的目标检测方法：这类方法通常使用传统的视觉特征，例如HOG，SIFT等，然后通过分类器进行目标检测。

3. 基于深度学习和传统算法的混合方法：这类方法将深度学习和传统算法结合起来，例如：基于深度学习的目标候选框生成与传统算法的目标检测方法。

国外研究现状：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN是目前最优秀的目标检测算法之一，具有较高的准确率和较快的检测速度。

2. SSD：SSD是一种基于深度学习的目标检测方法，它在速度和准确率之间取得了很好的平衡。

3. YOLO：YOLO是一种实时目标检测算法，它具有较快的检测速度和较高的准确率。

总体来说，目标检测是一个非常活跃的研究领域，未来还有很大的发展空间。