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發布時間：2023-02-21 18:56:58 作者：學術小編 來源：m.jyydt.com.cn
最直接明顯的，就是要分析的圖像和要檢測的目標不一樣。 大家都了解，當前主流的深度學習模型，都是從計算機通用視覺領域發展起來的。 一開始被提出，都是用于從照片中定位行人、車輛，或區分貓貓狗狗的。 這和我們更關心的醫學影像分析，確實存在差別。 既包括，圖像自身維度和像素格式的差別，例如CT、MR影像都是三維和灰度的，而日常照片則是二維和彩色的；還包括，要檢測的目標大小的差別，很多疾病輔助檢測所關心的目標都比較小，只占據圖像中很小的區域，而日常照片中，大家關注的目標都比較大，往往占據圖像主體區域。 關于小目標檢測，最典型的例子，就是大家都熟知的肺小結節和眼底病變了。 肺小結節檢測，更多基于CT影像，屬于三維圖像領域；眼底病灶檢測，則大多使用眼底相機拍攝的眼底彩色照相圖片，屬于二維圖像領域。
在實際使用中往往也是多種結構的融合。 醫學圖像分類可以分為圖像篩查和目標或病灶分類。圖像篩查是深度學習在醫學圖像分析領域中的最早應用之一, 是指將一個或多個檢查圖像作為輸入, 通過訓練好的模型對其預測, 輸出一個表示是否患某種疾病或嚴重程度分級的診斷變量。 圖像篩查屬于圖像級分類，用來解決此任務的深度學習模型最初關注于 SAE、 DBN 及 DBM 網絡和非監督預訓練方法。
我們不僅關注對圖像的簡單分類，而且希望能夠準確獲得圖像中存在的感興趣目標及其位置 [2]，并將這些信息應用到視頻監控、自主駕駛等一系列現實任務中，因此目標檢測技術受到了廣泛關注。 目標檢測具有巨大的實用價值和應用前景。 應用領域包括智能視頻監控、機器人導航、數碼相機中自動定位和聚焦人臉的技術、飛機航拍或衛星圖像中道路的檢測、車載攝像機圖像中的障礙物檢測、醫學影像在的病灶檢測等 [3]– [10]。
摘要： 目標檢測是計算機視覺中一個重要問題，在行人跟蹤、車牌識別、無人駕駛等領域都具有重要的研究價值。近年來，隨著深度學習對圖像分類準確度的大幅度提高，基于深度學習的目標檢測算法逐漸成為主流。本文介紹了目前發展迅猛的深度學習方法在目標檢測中的最新應用進展，然后介紹了基于深度學習的目標檢測算法在醫學圖像領域的應用，最后討論了深度學習方法應用于目標視覺檢測時存在的困難和挑戰, 并對今后的發展趨勢進行展望。 目標檢測是計算機視覺領域中一個非常重要的研究問題。
