基于深度学习的目标检测算法综述

目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和类别。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，使目标检测成为计算机视觉领域中最具有挑战性的问题之一。该文综述了深度学习在目标检测方面有代表性算法的进展与展望。针对基于候选窗口（Region Proposal）的Two-Stage检测框架和基于回归的One-Stage检测框架，分别对有代表性的检测算法进行重点介绍，做出对比与总结；最后讨论目标检测领域存在的困难与挑战，并对未来目标检测方向的发展趋势进行展望。