Object Detection in 20 Years: A Survey

要約

オブジェクト検出は、コンピューター ビジョンにおける最も基本的で困難な問題の 1 つであり、近年大きな注目を集めています。
過去 20 年間にわたり、オブジェクト検出の急速な技術的進化と、コンピューター ビジョン分野全体への深刻な影響を目の当たりにしてきました。
今日のオブジェクト検出技術をディープ ラーニングによって推進された革命と見なすと、1990 年代には、初期のコンピューター ビジョンの独創的な思考と長期的な視点の設計が見られます。
この論文では、四半世紀にわたる時間 (1990 年代から 2022 年まで) にわたる技術的進化に照らして、この動きの速い研究分野を広範囲にレビューします。
このホワイト ペーパーでは、歴史上のマイルストーン検出器、検出データセット、メトリック、検出システムの基本的な構成要素、高速化手法、および最近の最先端の検出方法など、多くのトピックについて説明しました。

要約(オリジナル)

Object detection, as of one the most fundamental and challenging problems in computer vision, has received great attention in recent years. Over the past two decades, we have seen a rapid technological evolution of object detection and its profound impact on the entire computer vision field. If we consider today’s object detection technique as a revolution driven by deep learning, then back in the 1990s, we would see the ingenious thinking and long-term perspective design of early computer vision. This paper extensively reviews this fast-moving research field in the light of technical evolution, spanning over a quarter-century’s time (from the 1990s to 2022). A number of topics have been covered in this paper, including the milestone detectors in history, detection datasets, metrics, fundamental building blocks of the detection system, speed-up techniques, and the recent state-of-the-art detection methods.

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