基于深度学习的目标检测文献综述

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在深度学习的推动下取得了突破性进展。

本文首先介绍目标检测的基本概念、应用领域以及发展历程，并阐述深度学习技术为目标检测带来的变革。

接着，重点综述基于深度学习的目标检测算法，将其划分为Two-stage、One-stage、Anchor-free和Transformer-based四大类，并对每一类方法的典型代表算法进行详细介绍和分析，比较其优缺点和适用场景。

此外，本文还将探讨目标检测算法在自动驾驶、视频监控、医学影像分析等领域的广泛应用。

最后，总结基于深度学习的目标检测研究现状，并展望其未来发展趋势。

关键词：目标检测；深度学习；卷积神经网络；计算机视觉；Two-stage；One-stage；Anchor-free；Transformer

目标检测作为计算机视觉领域的基础性和挑战性任务之一，旨在从图像或视频中精准地定位出目标物体，并确定其类别。

其目标是在图像中找到所有感兴趣的目标，确定它们的位置和大小，并对它们进行分类。

目标检测是许多其他计算机视觉任务的基础，例如图像识别、目标跟踪、语义分割和图像描述等。

其在自动驾驶、机器人导航、智能安防、人机交互、工业自动化等领域有着广泛的应用需求和巨大的应用潜力，例如在自动驾驶中，目标检测可以用于识别车辆、行人、交通标志等物体，为车辆提供安全驾驶的保障；在智能安防领域，目标检测可以用于识别可疑人员和物体，及时预警和处理安全隐患；在工业自动化中，目标检测可以用于产品缺陷检测、零件识别和计数等，提高生产效率和产品质量。