この記事では、フォームの比較レビューを探る、様々な方法の重要なターゲット検出深研究の使用を記載しています。
オリジナル住所：https://arxiv.org/pdf/1904.09146.pdf
ディレクトリ
[]第一章では、6.23更新を
[章]ターゲット検出モデルの深さ6.24更新
[第三章]ターゲット検出データセット6.24更新
[章IV]評価指標6.25アップデート
[章V]ベースラインと分析6.25更新
[章VI]議論6.26アップデート
[章VII]はまとめた6.26のアップデートを
序文
近年のコンピュータビジョン研究における重要な問題として、大きな物体検出（SOD）は、より多くの研究者の注目を集めました。驚くことではないが、最新の研究では、検出された重要な目標は、（Dの学習の深さによって支配されてきた分野で百以上の出版された論文を確認するために、EEPのSODを）。有意なターゲット検出の深さの理解を容易にするために、本論文では、未解決の複数の分類アルゴリズム及び開放の問題をカバーする包括的調査を提供します。まず、我々は異なる視点からSODアルゴリズムを調べ、レベルのネットワークアーキテクチャから、パラダイムレベル検出およびオブジェクト/インスタンスを教師あり学習。その後、我々は既存のデータセットSOD評価と評価基準をまとめます。我々は、次に、結果の詳細な分析を提供し、他の既存の作業に応じて主流SODをカバーする標準的な方法を開発しました。そして、我々は、データセットのさまざまな上の異なるSODアルゴリズムの性能を調べました。最後に、私たちは、課題はいくつかの未解決の問題を議論し、SOD、および潜在的な将来の研究の方向性を指摘しました。全て有意図予測、構築注釈付きデータ・セット、およびコード評価方法であるhttps://github.com/wenguanwang/SODsurvey取得しました。