目标检测综述:从传统方法到深度学习

目标检测是计算机视觉领域中一个基础而富有挑战性的研究领域,近年来由于其广泛的应用前景,引起了学术界和工业界的极大关注。本文阐述了目标检测技术的历史进程和最新发展,尤其关注了从传统图像处理技术向基于深度学习模型的演进过程。文章详细探讨了深度学习时代的部分标志性算法,并评估了这些算法在实际场景中的表现和优势。本综述还深入分析了目标检测当前面临的一系列挑战,包括多尺度目标的检测、遮挡处理问题及满足实时处理的需求等。针对这些挑战,我们探讨了目前的解决策略以及未来的研究方向。最后,本文展望了目标检测技术的未来发展趋势,特别关注了如自监督学习和算法优化等前沿技术的潜在影响。