深度学习前后的目标检测：20年演进与关键进展

"这篇综述文章是对过去二十年目标检测领域发展的一个全面回顾，涵盖了从1990年代到2019年的400多篇相关论文。文章深入探讨了历史上的里程碑式检测器、数据集、评估指标、检测系统的基础模块、加速技术以及最新的检测方法。此外，还讨论了一些重要的应用，如行人检测、人脸识别和文字检测，并对这些应用的挑战进行了深入分析。" 在计算机视觉领域，目标检测是一项基础且具有挑战性的任务，它近年来受到了极大的关注。目标检测的发展历程可以看作是计算机视觉历史的一个缩影。早期的方法，可以比喻为冷兵器时代的智慧，而如今则借助深度学习的力量，使目标检测技术达到了一个全新的艺术水平。 文章首先回顾了历史上的关键检测器，这些里程碑式的进展包括从传统的基于特征的方法（如边缘检测、区域分割）到基于机器学习的算法（如AdaBoost、SVM），再到深度学习时代的代表性模型，如R-CNN系列（Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN）以及YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等单阶段检测器。 接着，文章讨论了目标检测的数据集，如PASCAL VOC、COCO等，这些数据集推动了研究的进步，提供了大量标注的图像，用于训练和评估检测模型。同时，文中也提到了各种评估指标，如Precision-Recall曲线、平均精度均值mAP，这些指标帮助量化检测性能。 检测系统的基石，如特征提取、定位策略、分类器设计，也是文章的重点。作者深入分析了从手工设计特征到深度学习自动学习特征的转变，以及现代检测系统如何通过 anchor boxes 和 feature pyramid networks 等结构优化定位和多尺度处理。 为了提高实时性和效率，文章还介绍了各种加速技术，如卷积神经网络的剪枝、量化和蒸馏，以及硬件加速解决方案。 最后，文章探讨了目标检测在实际应用中的挑战，如行人检测在复杂环境中的困难、人脸识别的光照和遮挡问题、以及文字检测的形状和变形问题。这些应用的挑战推动了新的研究方向和技术进步。 总结来说，"目标检测二十年综述Object Detection in 20 Years: A Survey" 是一篇详尽的文献，不仅梳理了目标检测的技术发展历程，还对未来的研究方向给出了启示，对于理解目标检测的演变过程和最新趋势具有极高的参考价值。