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，近年来在国内外都得到了广泛的关注和研究。以下是目标检测国内外研究现状的简要介绍：

国外研究现状：
1. Faster R-CNN：Faster R-CNN 是一种基于深度学习的目标检测算法，在 PASCAL VOC 和 COCO 数据集上取得了领先的性能。
2. YOLO：YOLO（You Only Look Once）是一种快速的目标检测算法，能够在实时处理中实现高效的目标检测。YOLOv3 是目前最流行的版本，取得了在 COCO 数据集上的最佳性能。
3. SSD：SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种基于深度学习的目标检测算法，通过使用单个神经网络实现了目标检测和分类的任务。
4. RetinaNet：RetinaNet 是一种基于深度学习的目标检测算法，采用了 Focal Loss 函数来解决目标检测中正负样本不平衡的问题。

国内研究现状：
1. MMDetection：MMDetection 是一个开源的目标检测框架，由香港中文大学的研究人员开发。该框架支持多种流行的目标检测算法，包括 Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet 等。
2. RepPoints：RepPoints 是一种基于检测点的目标检测算法，由中山大学的研究人员提出。该算法通过检测点来表示目标的位置和形状，能够在减少计算量的同时提高检测性能。
3. CornerNet：CornerNet 是一种基于角点的目标检测算法，由中国科学技术大学的研究人员提出。该算法通过检测目标的角点来实现目标检测，能够在减少计算量的同时提高检测性能。
4. ATSS：ATSS（Adaptive Training Sample Selection）是一种基于样本选择的目标检测算法，由华中科技大学的研究人员提出。该算法通过自适应地选择训练样本来提高检测性能。