深度学习驱动的目标检测算法进展与开放世界挑战

本文是一篇关于基于深度学习的目标检测算法的综述，作者范倬摇，来自电子科技大学计算机科学与工程（网络空间安全）学院的人工智能1班学生。文章首先定义了目标检测任务，即在图像或视频中定位并识别目标对象，这是计算机视觉中的核心挑战。深度学习的到来，特别是AlexNet的突破性成果，极大地推动了卷积神经网络（CNN）在目标检测领域的应用，使得传统方法如Viola-Jones、HOG和DPM等在速度和精度上有了显著提升。 文章重点回顾了四个主要的深度学习目标检测器类型：两阶段检测器（如R-CNN系列）、单阶段检测器（如YOLO和SSD）、anchor-free检测器（无需预定义锚点，如CornerNet和CenterNet），以及基于Transformer的目标检测模型（如DETR）。每种类型的检测器都有其独特的架构和优势，比如两阶段模型通常提供更高的精度，而单阶段模型则以更快的速度见长。Anchor-free方法则尝试解决传统方法中的锚点设定问题，Transformer引入了自注意力机制，为检测带来了新的视角。 文章还讨论了这些模型之间的比较，包括它们在性能指标（如准确率、召回率、速度等）上的优缺点。作者强调了深度学习目标检测在实际应用中的广泛性，如医疗影像分析、安全监控、自动驾驶等，且在未来，开放世界目标检测（OWOD）作为一种新兴趋势，着重于处理未见过的类别和复杂的环境场景，将对目标检测技术提出更高要求。 综述的结尾部分简要探讨了开放世界目标检测的概念，它不仅关注已知类别的检测，还包括对未知物体的识别和适应能力，这将是未来研究的一个重要方向。通过对深度学习目标检测技术的全面概述，本文为读者提供了一个深入理解当前先进算法及其潜在发展方向的框架。