目标检测算法的国内外研究现状带参考文献
时间: 2023-11-10 19:41:55 浏览: 87
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目的在于在图像或视频中找出特定类型的物体,并用边框框出其位置。下面是目标检测算法的国内外研究现状及相关参考文献:
1. 基于深度学习的目标检测算法
深度学习技术的发展,使得目标检测算法的性能得到了极大的提升。其中比较典型的算法包括:Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
- Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks[C]. Advances in neural information processing systems, 2015: 91-99.
- Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016: 779-788.
- Liu W, Anguelov D, Erhan D, et al. SSD: Single Shot MultiBox Detector[C]. European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 21-37.
2. 基于传统方法的目标检测算法
传统的目标检测方法主要基于特征工程,包括SIFT、SURF、HOG等方法。这些方法主要用于单一目标检测,其性能在复杂场景下表现不佳。
- Lowe D G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints[J]. International journal of computer vision, 2004, 60(2): 91-110.
- Bay H, Tuytelaars T, Van Gool L. Surf: Speeded up robust features[C]. European conference on computer vision. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006: 404-417.
- Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005, 1: 886-893.
3. 基于目标跟踪的目标检测算法
目标跟踪技术可以利用先前帧中的目标位置信息来帮助定位当前帧中的目标,从而提高目标检测的准确率和效率。其中比较典型的算法包括:KCF、ECO、SiamRPN等。
- Henriques J F, Caseiro R, Martins P, et al. High-speed tracking with kernelized correlation filters[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2015, 37(3): 583-596.
- Danelljan M, Bhat G, Khan F S, et al. Eco: Efficient Convolution Operators for Tracking[C]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017: 6931-6939.
- Li B, Yan J, Wu W, et al. High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network[C]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018: 8971-8980.
4. 基于多模态信息的目标检测算法
多模态信息包括图像、语音、文本等多种数据类型,多模态目标检测可以利用不同数据类型之间的关联信息来提高检测准确率。其中比较典型的算法包括:M3SDA、MMOD等。
- Xu C, Tao D, Xu C, et al. Multi-modal deep learning for robust RGB-D object recognition[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017: 118-126.
- Li J, Wang Y, Wang C, et al. Multi-Modal Object Detection with Transformers[C]. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2021: 2240-2249.
综上所述,目标检测算法在不断发展和进步,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的目标检测算法已经成为主流,而基于传统方法和目标跟踪的算法仍然具有一定的研究价值。多模态目标检测则是未来的重要研究方向之一。
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