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最直接明显的，就是要分析的图像和要检测的目标不一样。 大家都了解，当前主流的深度学习模型，都是从计算机通用视觉领域发展起来的。 一开始被提出，都是用于从照片中定位行人、车辆，或区分猫猫狗狗的。 这和我们更关心的医学影像分析，确实存在差别。 既包括，图像自身维度和像素格式的差别，例如CT、MR影像都是三维和灰度的，而日常照片则是二维和彩色的；还包括，要检测的目标大小的差别，很多疾病辅助检测所关心的目标都比较小，只占据图像中很小的区域，而日常照片中，大家关注的目标都比较大，往往占据图像主体区域。 关于小目标检测，最典型的例子，就是大家都熟知的肺小结节和眼底病变了。 肺小结节检测，更多基于CT影像，属于三维图像领域；眼底病灶检测，则大多使用眼底相机拍摄的眼底彩色照相图片，属于二维图像领域。
摘要： 目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。本文介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标检测中的最新应用进展，然后介绍了基于深度学习的目标检测算法在医学图像领域的应用，最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战, 并对今后的发展趋势进行展望。 目标检测是计算机视觉领域中一个非常重要的研究问题。
最后本文对小目标检测技术的未来发展方向进行了展望。 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。 小目标检测长期以来是目标检测中的一个难点，其旨在精准检测出图像中可视化特 征极少的小目标（32 像素×32 像素以下的目标）。 在现实场景中，由于小目标是的大量存在，因此小目 标检测具有广泛的应用前景，在自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域发挥着重要 作用。 近年来，深度学习技术的快速发展为小目标检测注入了新鲜血液，使其成为研究热点。