目标检测国内外研究现状

目标检测是计算机视觉中的一个重要研究方向，在国内外都得到了广泛的关注和研究。国内外的研究现状如下：

国外研究现状：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN是2015年提出的一种目标检测算法，采用了候选区域提取网络和分类网络的联合训练，实现了端到端的目标检测。

2. YOLO：YOLO是一种基于单个神经网络的目标检测算法，可以实现实时目标检测，其在速度上优于其他目标检测算法。

3. SSD：SSD是一种基于深度学习的目标检测算法，主要使用全卷积网络来进行目标检测，可以实现实时目标检测。

国内研究现状：

1. MMDetection：MMDetection是由中国香港中文大学团队开发的一个开源目标检测框架，集成了多种目标检测算法。

2. PAA：PAA是由中国科学院自动化研究所提出的一种目标检测算法，采用了自适应感受野和注意力机制来提高检测性能。

3. RepPoints：RepPoints是由华中科技大学提出的一种目标检测算法，采用了基于点的表示方法来进行目标检测，可以提高检测精度。

总的来说，目标检测是一个非常活跃的研究领域，国内外的研究者都在不断地探索新的算法和方法，希望能够实现更加准确和高效的目标检测。