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，其主要任务是在图像或视频中定位并识别出感兴趣的目标物体。目标检测的研究现状主要包括以下几个方面：

1. 基于传统机器学习算法的目标检测方法：如基于Haar特征的级联分类器、基于HOG特征的SVM检测器、基于颜色直方图的方法等。

2. 基于深度学习的目标检测方法：如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、Mask R-CNN等。这些方法利用深度神经网络对目标进行定位和分类，具有较高的准确率和速度。

3. 目标检测数据集：如PASCAL VOC、COCO、ImageNet等。这些数据集包含了大量的标注数据，为目标检测算法的研究提供了基础数据支持。

4. 目标检测评价指标：如准确率、召回率、F1-score、mAP等。这些指标用于评价不同目标检测算法的性能，有助于研究者比较不同算法之间的优缺点。

在国内，目标检测的研究也取得了很多进展，例如华为、商汤科技、旷视科技、大华股份等公司都在目标检测领域有很多研究和应用。同时，国内的高校和研究机构也在目标检测领域取得了很多成果，如清华大学、中科院自动化所、南京大学、浙江大学等。