摘要：随着人工智能的发展,计算机视觉在其中扮演着一个重要的角色。尤其在自动驾驶、医疗图像、VR等技术领域当中,对图像识别、目标检测等任务的标准有了更高的要求。本文针对上下文信息在目标检测任务中发挥的作用,分别基于传统机器学习的目标检测任务和基于深度学习的目标检测任务,通过上下文建模方法的分析和模型的对比,概述了上下文信息在当中的应用和发展。0引言在日常场景中人类与计算机对于目标的识别与检测可能有着不一样的语义表达,但借鉴人类视觉上识别任务中对于上下文信息的应用,利用上下文信息建模对目标检测方法的提升和改进有着重要的意义。上下文包括场景与目标之间的交互信息、目标与目标之间的交互信息等等,想要充分地发挥上下文信息在目标检测任务中的作用,需要探索上下文在目标检测模型中的构造方式和建模方法。

关键词：上下文信息 计算机视觉 机器学习 图像识别 人工智能 

单位：广东工业大学自动化学院