摘要
目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是识别图像或视频中存在的目标实例并确定其位置。
零样本目标检测作为目标检测领域的新兴研究方向，旨在识别训练集中未出现的目标类别。
由于缺乏对未知目标的视觉信息，零样本目标检测面临着巨大的挑战。
知识迁移作为一种有效的解决方法，能够将已知类别中学习到的知识迁移到未知类别中，从而提升零样本目标检测性能。
本综述首先介绍了目标检测和零样本学习的基本概念，然后回顾了知识迁移在零样本目标检测中的应用，并重点概述了近年来主要的零样本目标检测方法。
最后，对零样本目标检测的未来发展趋势进行了展望。
关键词：目标检测；零样本学习；知识迁移；深度学习；计算机视觉
1.1目标检测
目标检测旨在识别图像或视频中存在的目标实例并确定其位置，是计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、自动驾驶、视频监控等领域有着广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术取得了显著进展。
传统的目标检测方法通常依赖于手工设计的特征，而深度学习方法则能够自动学习图像特征，从而取得更高的检测精度。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
