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摘要
目标检测是实现目标跟踪、实例分割等高级视觉任务的基础，在智慧交通、缺陷检测、智能安防等现实场景有着重要应用。现有高精度检测算法都是在深度学习的指导下实现，同时伴有锚框技术，但是锚框自身的不足对检测器性能有着较大影响，无锚点碰撞检测成为了近几年目标检测领域新的研究方向。与此同时，Transformer表现出的巨大潜力为视觉领域开辟了图像与Transformer结合这个新方向，基于Transformer的目标检测也成为一个新的研究热点。文章系统地总结了深度学习时代的目标检测算法，调查并研究了近五年目标检测的相关论文，重点从anchor-free和Transformer两个角度对这些算法进行深入分析，介绍了这些算法在现实场景具体应用情况以及目标检测领域常用数据集，最后基于目前的研究现状对目标检测的未来可研究方向进行了展望。
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