7、深度学习目标检测综述

深度学习目标检测综述

1. 目标检测的应用与发展背景

目标检测在众多领域有着广泛的应用，如无人机场景分析、自动驾驶、交通监控和机器人视觉等。近年来，目标识别算法取得了快速进展，这主要归功于深度卷积神经网络的发展以及GPU强大的计算能力。计算机视觉领域，尤其是特定领域的目标识别，已经广泛采用深度学习方法。深度学习网络通常作为先进目标检测系统的骨干网络和检测网络，用于从输入图像中提取特征、对物体进行分类和定位。

视觉识别是一种计算机技术，用于识别数字照片和视频中有意义物体的实例，它与计算机视觉和图像处理密切相关。多类别检测、边缘检测、显著目标检测、人脸检测、场景文本检测、姿态检测和行人检测等都是研究较为深入的目标检测领域。

2. 骨干网络

骨干网络是目标识别的核心功能。在目标识别方法中，通常会采用神经网络的最后完全连接层。目前已经有了升级版的分类网络可供使用。一些研究会对网络层进行补充、删除或用特殊构建内容覆盖所有层，以实现特征提取功能。我们可以开发更深层次且紧密连接的神经网络。

不同类型的骨干网络有不同的应用场景：
- 轻量级骨干网络 ：适用于智能手机等设备，满足其对计算资源和功耗的要求。例如，Wang等人提出了一种将[7]与SSD[2]相结合的新型目标跟踪方法，并对架构进行优化，以实现高速处理。
- 动态媒体骨干网络 ：为了满足高精度和更可靠的需求，需要使用动态媒体骨干网络。许多计算机具备这种功能，能够在不降低信息质量的前提下，高速从网络中检索数字信息。
- 密集连接骨干网络 ：在检测土地分布等