目标检测技术专栏

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专栏导语

目标检测作为智能感知体系的基石， 不仅是计算机视觉发展的核心主线， 更是推动人工智能从“感知”迈向“认知”的关键引擎。其技术迭代正深度赋能自动驾驶、 军事国防、 智能安防等战略性领域。当前， 随着应用场景向极端环境、 稀缺数据、 实时部署等方向不断拓展， 传统目标检测技术在多模态协同、 小样本泛化、 性能与效率平衡等方面的瓶颈日益凸显。为此， 亟需从网络架构创新、 特征融合优化、 模型轻量化设计等关键维度实现突破， 驱动目标检测向高精度、 高效率、 易落地的高质量发展阶段跨越。本专栏遴选的3篇高质量论文涵盖了多模态融合、 小样本检测、 工程化部署及特殊场景适配， 构建了“理论创新—技术优化—工程落地”的全链条研究体系。

李京等运用迁移学习与多策略融合， 有效缓解了知识遗忘， 突破了数据稀缺瓶颈； 董乐等深耕工程化需求， 在检测性能与计算效率间取得最优平衡， 打通了算法与车载应用转化的瓶颈； 吴苗列等面向特殊领域战略需求， 融合Transformer与对比学习技术， 强化了特殊背景下微小目标的识别鲁棒性。3篇论文从不同维度精准切入行业痛点， 集中反映了目标检测“精准化、 轻量化、 场景化”的发展趋势。本专栏旨在通过学术碰撞凝聚共识， 激发科研活力， 助力目标检测技术在更多战略性领域深耕落户， 为智能感知体系的高质量发展筑牢根基。

客座编辑： 周正东

客座编辑简介

周正东， 博士， 南京航空航天大学副教授， 主要研究方向包括先进成像、 信号与图像处理、 人工智能、 脑机接口、 计算机辅助制造、 计算机辅助诊断与治疗及嵌入式系统等领域。先后主持及承担了863计划、 国家自然科学基金、 中国航空研究院首批揭榜挂帅项目、 上海航天科技创新基金及各类横向科研项目共计20余项； 发表学术论文50余篇， 申请及授权发明专利20余件（含PCT国际发明专利1件）， 获批软件著作权20余件； 合著英文专著2部。相关科研成果已在智能数控弯管制造、 智能诊断、 智能治疗、 脑机接口等领域实现应用， 产生了良好的社会效益与经济效益。曾获中国“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛银奖2项、 江苏省科学技术三等奖1项。