中国图象图形学学会

和中国图象图形学报联合重磅发布

2021年图像图形学发展年度报告

综述专刊

15个专委会倾力之作

15篇学科重要方向综述论文

梳理学科发展脉络

全面展示研究现状 前沿 热点 趋势

序言

近年图像图形技术发展势头强劲，理论创新与技术革新层出不穷，应用范围和领域越来越大，正在引领我们进入更加智能的未来。为了更好地促进图像图形学的发展，中国图象图形学学会建立了学科发展报告制度，每年由中国图象图形学学会咨询与评议工作委员会组织相关专业委员会撰写《图像图形学发展年度报告》，系统分析图像图形学各重要研究方向的发展现状、前沿动态、热点问题和发展趋势，为政府决策和项目立项提供参考和咨询，同时也供图像图形领域的科技工作者们快速了解图像图形学领域的研究进展。

为了进一步促进我国图像图形技术的发展和应用、更好地服务图像图形领域的科技工作者，将2021年《图像图形学发展年度报告》修改精简后在《中国图象图形学报》上以此专刊发表。

2021年度的《图像图形学发展年度报告》征文得到了学会各专业委员会的热烈响应。各专业委员会积极组织强大的专家团队，精心选题并撰写了图像图形学各重要研究方向的发展年度报告。经过选题评审、报告评审以及学报复审等严格的同行评审，此次

《图像图形学发展年度报告》专刊共收录年度报告15篇，包括

视觉理解与计算成像相关的年度报告8篇，数据挖掘与信息交互相关的年度报告7篇

。

......

本专刊15篇年度报告内容覆盖度广、对国内外研究现状的总结和发展趋势的分析深入全面、编写规范，

集中反映了研究团队的交叉性、研究主题的广泛性和研究成果的前沿性。

我们期待广大读者和科技人员通过本期《图像图形学发展年度报告》专刊，能够广泛深入地了解当前图像图形研究领域最新的技术和最前沿的应用方向，在今后的研究工作中更全面地把握国际前沿，更明确地有的放矢，为我国图像图形技术的发展做出新的贡献。

中国图象图形学学会理事长

王耀南 院士

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视觉理解与计算成像

01 基于深度学习的视觉目标检测技术综述

该文介绍了深度目标检测在训练和测试过程中的基本流程，系统地总结和分析了基于单目和双目相机的视觉目标检测方法的国内外研究进展，并展望了视觉目标检测技术的发展与演进方向。