Object detection, as of one the most fundamental and challenging problems in computer vision, has received great attention in recent years. Over the past two decades, we have seen a rapid technological evolution of object detection and its profound impact on the entire computer vision field. If we consider today's object detection technique as a revolution driven by deep learning, then back in the 1990s, we would see the ingenious thinking and long-term perspective design of early computer vision. This paper extensively reviews this fast-moving research field in the light of technical evolution, spanning over a quarter-century's time (from the 1990s to 2022). A number of topics have been covered in this paper, including the milestone detectors in history, detection datasets, metrics, fundamental building blocks of the detection system, speed-up techniques, and the recent state-of-the-art detection methods.


翻译:近二十年来,我们目睹了物体探测及其对整个计算机视觉领域的深刻影响的迅速技术演变。如果我们将今天的物体探测技术视为由深层学习驱动的革命,然后在1990年代,我们将看到早期计算机视觉的巧妙思维和长期远景设计。本文根据技术演变(从1990年代到2022年)对这个快速发展的研究领域进行了广泛的审查,其中包括历史的里程碑探测器、探测数据集、测量仪、探测系统的基本构件、加速技术以及最近的最先进的探测方法。

2
下载
关闭预览

相关内容

目标检测,也叫目标提取,是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术,用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象(例如人,建筑物或汽车)的实例。深入研究的对象检测领域包括面部检测和行人检测。 对象检测在计算机视觉的许多领域都有应用,包括图像检索和视频监视。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月21日
Arxiv
16+阅读 · 2021年3月2日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员