目标检测中的不平衡问题研究综述：挑战与解决方案

目标检测中的不平衡问题：综述与挑战 目标检测是一个计算机视觉中的基本问题，它在监控、自动驾驶、医疗决策、机器人学等许多重要应用中都有重要的应用。自从目标检测（OD）被视为一个机器学习问题以来，第一代OD方法依赖于手工设计的特征和线性的最大间隔分类器。这一代方法中最成功和代表性的方法是可变形零件模型（DPM）。在Krizhevsky等人于2012年的极具影响力的工作之后，深度学习（或深度神经网络）开始在计算机视觉和OD的各种问题中占据主导地位。 但是，目标检测中的不平衡问题也在多个层面上受到重视。这些问题包括类别不平衡、尺度不平衡、空间不平衡、目标不平衡等。这些不平衡问题会对目标检测的性能产生严重的影响，使得目标检测模型的泛化能力和鲁棒性下降。 为了系统地分析这些问题，OKSUZ等人引入了两个分类法：一个用于问题，另一个用于提出的解决方案。根据问题的分类法，对每个问题进行了深入讨论，并对文献中的解决方案提出了统一但批判性的观点。此外，还确定了现有不平衡问题以及以前未讨论过的不平衡问题的主要开放问题。 为了使综述保持最新，OKSUZ等人提供了一个附带的网页，根据问题的分类法对解决不平衡问题的论文进行分类。研究人员可以在以下网址上跟踪此网页上提供的最新研究：https://github.com/kemaloksuz/ObjectDetectionImbalance。 目标检测中的不平衡问题是一个复杂的问题，需要从多个角度和层面上进行分析和解决。只有通过系统地分析和解决这些问题，才能提高目标检测模型的性能和鲁棒性。 知识点： 1. 目标检测是一个计算机视觉中的基本问题。 2. 目标检测的不平衡问题包括类别不平衡、尺度不平衡、空间不平衡、目标不平衡等。 3. 深度学习（或深度神经网络）开始在计算机视觉和OD的各种问题中占据主导地位。 4. 不平衡问题会对目标检测的性能产生严重的影响，使得目标检测模型的泛化能力和鲁棒性下降。 5. 分类法可以用于系统地分析目标检测中的不平衡问题。 6. 解决目标检测中的不平衡问题需要从多个角度和层面上进行分析和解决。