以faster r-cnn为代表的二阶段目标检测在近两年有没有新的进展？

是的，近两年二阶段目标检测有了很多新的进展，以下是一些主要的新发展：

1. Cascade R-CNN：提出了一种级联框架，通过级联多个检测器来提高检测性能。

2. Libra R-CNN：提出了一种新的正负样本采样策略，使得模型更加关注难以分类的样本，从而提高了检测性能。

3. Mask R-CNN：在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个分割头，可以同时进行目标检测和实例分割。

4. FPN：引入了一个特征金字塔网络，使得模型可以更好地处理不同大小的目标。

5. DCNv2：提出了一种新的卷积算子，可以在不增加计算量的情况下提高检测性能。

总的来说，二阶段目标检测在近两年中有了很多新的进展，这些新的方法使得二阶段目标检测的性能得到了大幅提升。

相关问题

目标检测国内外研究现状

### 回答1：

国内外目标检测的研究现状非常发达，越来越多的学者正在积极探索和尝试新的方法，以提高检测效果。近几年，计算机视觉研究领域发展迅速，许多新的技术、模型和算法都被提出，为目标检测提供了更加有效的解决方案。

### 回答2：
目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要目标是在图像和视频中自动检测和识别出特定的目标物体。国内外对于目标检测的研究已经取得了许多重要的进展。

国内的目标检测研究主要集中在传统的机器学习方法和深度学习方法上。早期的研究多采用传统的机器学习算法，如SVM和Adaboost，这种方法在图像特征提取和目标分类上取得了一些成果，但是对于复杂的目标检测任务仍然存在一定的局限性。

近年来，深度学习方法在目标检测中取得了显著的突破。主要有两个经典的目标检测框架，即R-CNN和YOLO。R-CNN采用了候选区域提取的策略，通过对候选区域进行分类和回归来实现目标检测。相比之下，YOLO将目标检测问题视为一个回归问题，通过一个单一的卷积神经网络同时预测对象的类别和边界框。

在国外，目标检测的研究更加深入和广泛。近年来，一些先进的目标检测技术相继提出，如Faster R-CNN和SSD。这些方法通过引入特定的设计和改进，使得目标检测速度更快、准确性更高。同时，一些跨模态的目标检测研究也获得了一定的突破，如目标在红外和可见光之间的检测等。

总体上说，目标检测的研究在国内外都取得了显著的进展。虽然国内在深度学习方法上的研究稍有滞后，但是随着计算机视觉领域的快速发展，相信在不久的将来，国内的目标检测研究也会取得更多的突破。