目标检测俯瞰总览资料汇总

目标检测俯瞰总览资料汇总

• 前言
• 相关资料
• • • 综述性文章和论文
    • 博客
    • 视频教程

前言

想要快速了解一个行业，最好的办法是去阅读综述性质资料。本篇位文章将汇总目标检测技术方面的综述性资料，适合产品设计人员、产品经理、项目经理、目标检测技术初学者等通过资料快速了解入门目标检测技术。

相关资料

以下是在目标检测方面的综述性文章、博客、论文和视频教程的汇总：

综述性文章和论文

1. A Survey of Modern Deep Learning based Object Detection Models

   • 发布日期：2021年4月24日
   • 主要内容：本文概述了基于深度学习的对象检测器的最新发展。本文还提供了用于检测的基准数据集和评估指标的简要概述，以及用于识别任务的一些突出的主干架构。它还涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，我们在多个指标上比较了这些架构的性能。

2. Deep Learning for Object Detection: A Comprehensive Review

   • 发布日期：2017 年 9 月 12 日
   • 主要内容：这篇综述文章全面回顾了深度学习在目标检测中的应用，涵盖了各种方法和技术。文章介绍了R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列等主要方法，并讨论了它们的改进和优化。

3. Object Detection in 20 Years: A Survey

   • 发布日期： 2023 年 1 月 27 日
   • 主要内容：该综述文章详细介绍了目标检测领域的最新进展和挑战。文章涵盖了深度学习在目标检测中的应用，包括卷积神经网络、区域建议网络和多尺度检测等。

4. Review of Object Detection Challenges in Autonomous Driving

   • 发布日期：2023 年 8 月 1 日
   • 主要内容：本文全面回顾了自动驾驶应用中的物体检测。介绍了经典的物体检测网络，以及几个著名的在线资源和基准方法。全面回顾了自动驾驶物体检测的挑战，并提出了应对这些挑战的潜在解决方案。通过探索自动驾驶汽车中物体检测的现状，本文旨在为不断提高自动驾驶技术的安全性和效率做出贡献。

5. Recent Advances in Object Detection in the Age of Deep Convolutional Neural Networks

   • 发布日期：2018 年 9 月 10 日
   • 主要内容：本文全面回顾了使用深度 CNN 进行物体检测的最新文献，并深入介绍了这些最新进展。该综述不仅涵盖了典型的架构（SSD、YOLO、Faster-RCNN），还讨论了社区目前面临的挑战，并继续展示了如何扩展物体检测问题。本综述还回顾了公共数据集和相关的最新算法。

6. A Comprehensive Review of Object Detection: From Traditional to Deep Learning Approaches

   • 发布日期：2023 年 1 月
   • 主要内容：在这篇文章中，详细介绍了目标检测及其不同方面。随着用于检测目标的深度学习算法的逐步发展，人们观察到目标检测模型的性能显著提高。然而，这并不意味着在深度学习出现之前已经发展了几十年的传统目标检测方法已经过时。在某些情况下，具有全局特征的传统方法是更好的选择。这篇评论文章首先简要概述了目标检测，然后介绍了目标检测框架、主干卷积神经网络，以及常见数据集和评估指标的概述。还详细研究了目标检测问题和应用。讨论了设计深度神经网络的一些未来研究挑战。最后，比较了 PASCAL VOC 和 MS COCO 数据集上对象检测模型的性能并得出结论。

7. Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

   • 发布日期：2019 年 8 月 10 日
   • 主要内容：在本文中，我们对深度学习在视觉物体检测方面的最新进展进行了全面的综述。通过回顾文献中大量最近的相关工作，我们系统地分析了现有的物体检测框架，并将综述分为三个主要部分：(i) 检测组件、(ii) 学习策略和 (iii) 应用和基准。在综述中，我们详细介绍了影响检测性能的各种因素，例如检测器架构、特征学习、提议生成、采样策略等。最后，我们讨论了几个未来的方向，以促进和推动未来使用深度学习进行视觉物体检测的研究。
   8. Recent Advances for Aerial Object Detection: A Survey
   • 发布日期：2024年5月13日
   • 主要内容：本综述对空中目标检测的最新进展进行了全面的回顾。我们从空中目标检测的一些基本概念开始，总结了空中目标检测的五种不平衡问题，包括尺度不平衡、空间不平衡、目标不平衡、语义不平衡和类别不平衡。此外，我们对相关方法进行了分类和分析，并特别介绍了空中目标检测在实际场景中的应用。最后，我们在两个流行的空中目标检测数据集VisDrone-DET 和 DOTA 上进行了性能评估，并讨论了几个可以促进空中目标检测发展的未来方向。

博客

1. A Comprehensive Guide to Object Detection

   • 发布日期：2019 年 1 月 9 日
   • 主要内容：使用 YOLO 框架进行对象检测的综合指南.

2. What is Object Detection? The Ultimate Guide.

   • 发布日期：2023 年 8 月 22 日
   • 主要内容：Roboflow博客文章，什么是物体检测？终极指南。

3. Understanding Object Detection: A Comprehensive Guide

   • 发布日期：2024 年 3 月 18 日
   • 主要内容：理解物体检测：综合指南

4. Object Detection in 2024: The Definitive Guide

   • 发布日期：2024 年 1 月 4 日
   • 主要内容 ：本文将介绍对象检测，并概述最先进的计算机视觉对象检测算法。对象检测是人工智能的一个关键领域，它允许计算机系统通过检测视觉图像或视频中的对象来"看到"其环境。
     具体来说，你将了解到：
     (1) 什么是物体检测以及它在过去 20 年中如何发展
     (2) 计算机视觉物体检测方法的类型
     (3) 我们列出了示例、用例和对象检测应用程序
     (4) 当今最流行的物体检测算法
     (5) 新的深度学习物体识别算法

视频教程

1. Deep Learning for Object Detection
   • 发布日期：持续更新中（课程上线日期：2021年1月）
   • 主要内容：Coursera上的深度学习目标检测课程，适合深入学习目标检测技术。课程涵盖了目标检测的基本概念和方法，并提供了详细的代码示例和实战项目。

这些资源涵盖了目标检测领域的最新进展、方法和技术，适合不同层次的读者学习和研究。希望这些资料对你有所帮助！