目标检测综述：Object Detection in 20 Years: A Survey

摘要

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目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以看作是计算机视觉历史的一个缩影。如果我们将今天的目标检测视为深度学习下的一种技术美学，那么回过头来看20年，我们将见证冷武器时代的智慧。本文根据目标检测技术的发展，对跨越四分之一世纪（20世纪90年代至2019年）的400篇目标检测论文进行了广泛的回顾。本文涵盖了许多主题，包括

• 历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、
• 检测系统的基本构建块、加速技术以及最新的检测方法。

本文还回顾了一些重要的检测应用，如行人检测、人脸检测、文本检测等，并深入分析了它们面临的挑战以及近年来的技术改进。

一篇整理的很好的中文版：
论文笔记-2019-Object Detection in 20 Years: A Survey

1. INTRODUCTION

目标检测是数字图像中某一类 ( 如人、动物或汽车 ) 的重要计算机视觉任务。目标检测的目标是开发计算模型和技术，提供计算机视觉应用程序所需的最基本的信息之一：什么是目标？在哪里？

目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，是许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像字幕、目标跟踪等。从应用程序的角度来看，目标检测可以被分为两个研究主题：“ General Object Detection ” 和 “ Detection Applications ” ，前者旨在探索在统一的框架下检测不同类型物体的方法，以模拟人类的视觉和认知；后者是指特定应用场景下的检测，如行人检测、人脸检测、文本检测等。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，为目标检测注入了新的血液，取得了显著的突破，将其推向了一个前所未有的研究热点。目前，目标检测已广泛应用于自主驾驶、机器人视觉、视频监控等领域。下图就显示了过去二十年中与 “ 目标检测 ” 相关的出版物数量的增长。

1.1 区别

近年来发表了许多关于一般目标检测的综述。本文与其的主要区别总结如下：

1. 基于技术演进的全面回顾：本文广泛回顾了对象检测发展史上的400多篇论文，时间跨度超过25年 ( 上世纪90年代至2019年 )。以前的大多数综述仅仅关注一个较短的历史时期或一些特定的检测任务，而没有考虑它们整个生命周期中的技术演进。站在历史的高速公路上，不仅有助于读者建立一个完整的知识体系，而且有助于找到这个快速发展领域的未来方向。
2. 深入探索关键技术和最新技术状态：经过多年的发展，目前的先进的对象检测系统已经与 “ 多尺度检测 ”、“ 困难负样本挖掘 ” 、“ 边界框回归 ” 等大量技术相结合，然而，以前的综述缺乏基本的分析来帮助读者理解这些复杂技术的本质，例如，“ 它们从哪里来，它们是如何进化的? ”、“ 每种方法的优缺点是什么? ”本文针对上述问题对读者进行了深入的分析。
3. 全面分析加速检测技术：加速目标检测一直是一项关键而又具有挑战性的任务。本文从多个层面对近20年来目标检测技术的发展进行了全面的回顾，包括 “ 检测管道 ” ( 如级联检测、特征图共享计算 )、“ 检测主干 ”( 如网络压缩、轻量级网络设计 )、“ 数值计算 ”( 如积分图像、矢量量化 )。以前的综述很少涉及这个主题。

1.2 目标检测中的困难和挑战

尽管人们总是问“目标检测的困难和挑战是什么？”

实际上，这个问题并不容易回答，甚至可能过于笼统。由于不同的检测任务具有完全不同的目标和约束条件，它们的难度可能会有所不同。除了其他计算机视觉任务中的一些常见挑战，如不同视点下的物体、照明和组内变化，物体检测中的挑战包括但不限于以下方面：物体旋转和比例变化（例如，小物体）、准确的物体定位，密集和遮挡目标检测、检测速度等。在第4节和第5节中，我们将对这些主题进行更详细的分析。

本文的其余部分组织如下：
第2节中，我们回顾了20年来目标检测的发展历史。
第3节将介绍一些目标检测中的加速技术。
第4节总结了近三年来最先进的检测方法。
第5节将对一些重要的检测应用进行审查。
第6节对本文进行了总结，并对进一步的研究方向进行了分析。

2. OBJECT DETECTION IN 20 YEARS

详细：2.1-2.2
详细：2.3.1–2.3.2
详细：2.3.3–2.3.6

3. SPEED-UP OF DETECTION

详细：3.1–3.6

4. RECENT ADVANCES IN OBJECT DETECTION

详细：4.1-4.9

5. APPLICATIONS

详细：5.1-5.5

6. CONCLUSION AND FUTURE DIRECTIONS

最后

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