A comprehensive review of object detection with deep learning

目标检测 计算机科学 深度学习 人工智能 卷积神经网络 帕斯卡(单位) 分割 对象类检测 Viola–Jones对象检测框架 机器学习 视觉对象识别的认知神经科学 领域(数学) 对象(语法) 人工神经网络 模式识别(心理学) 计算机视觉 人脸检测 数学 面部识别系统 程序设计语言 纯数学
作者
Ravpreet Kaur,Sarbjeet Singh
出处
期刊:Digital Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:132: 103812-103812 被引量:183
标识
DOI:10.1016/j.dsp.2022.103812
摘要

In the realm of computer vision, Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) have demonstrated excellent performance. Video Processing, Object Detection, Image Segmentation, Image Classification, Speech Recognition and Natural Language Processing are some of the application areas of CNN. Object detection is the most crucial and challenging task of computer vision. It has numerous applications in the field of security, military, transportation and medical sciences. In this review, object detection and its different aspects have been covered in detail. With the gradual increase in the evolution of deep learning algorithms for detecting objects, a significant improvement in the performance of object detection models has been observed. However, this does not imply that the conventional object detection methods, which had been evolving for decades prior to the emergence of deep learning, had become outdated. There are some cases where conventional methods with global features are superior choice. This review paper starts with a quick overview of object detection followed by object detection frameworks, backbone convolutional neural network, and an overview of common datasets along with the evaluation metrics. Object detection problems and applications are also studied in detail. Some future research challenges in designing deep neural networks are discussed. Lastly, the performance of object detection models on PASCAL VOC and MS COCO datasets is compared and conclusions are drawn.
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