深度学习目标检测研究现状

深度学习目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在过去几年中，由于深度学习和卷积网络的发展，基于图像的目标检测和分类能力已经大大提高。然而，对于小尺度目标检测来说，由于深度网络顶层神经元感受野较大，对于小尺度目标信息保存较不完整，导致其性能不高。此外，目标检测面临着视角、遮挡、姿态等因素引起的目标形变，这使得目标检测成为一个具有挑战性的任务。因此，设计高准确率和高效率的目标检测算法仍然具有重大意义。

深度学习目标检测在计算机视觉和产业界的实际应用广泛，包括场景理解、事件识别、安全监控、自动驾驶、人机交互和增强现实等领域。