目标检测国内外研究现状
时间: 2023-11-19 21:06:10 浏览: 40
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其主要目标是在图像或视频中检测出感兴趣的目标并进行识别和定位。国内外在目标检测领域的研究现状如下:
1.传统目标检测方法:传统的目标检测方法主要是基于特征提取和分类器的方法,如Haar特征+SVM、HOG特征+SVM、LBP特征+SVM等,这些方法已经取得了一定的成果,但是在复杂的场景下效果不佳。
2.基于深度学习的目标检测方法:随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测方法受到了广泛关注。目前主要的深度学习目标检测方法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD、RetinaNet等,其中Faster R-CNN是目前最为流行的方法之一,其在准确率和速度方面均表现出色。
3.基于单阶段检测的目标检测方法:近年来,基于单阶段检测的目标检测方法也逐渐成为研究热点,主要包括Focal Loss、CornerNet、CenterNet等,这些方法在速度方面有所提升,但是准确率相对较低。
4.目标检测领域的挑战:目标检测领域仍然存在一些挑战,如小样本目标检测、遮挡目标检测、多目标检测、目标跟踪等问题,这些问题都需要进一步的研究和探索。
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