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Title: A Survey on Problems of Detection of Objects in Digital Images and Videos
Revisión de Problemas en la Detección de Objetos en Imágenes y Videos Digitales
Keywords: Object detection;Problems in object detection;Deep Learning;Detección de objetos;Problemas en la detección de objetos;Aprendizaje profundo
Publisher: Universidad de Guadalajara
Description: In recent decades, object detection has been a very important task in the area of computer vision, since object detection locates and classifies one or more objects in an image or videos. In this article, a review of articles is presented and classical and deep learning techniques used for object detection are described. In addition, a review of recent works on object detection is carried out, focusing on how some of its most relevant problems are solved. Issues covered are: occlusion, confusion, contextual information, lighting changes, small objects and scale changes, variation between the same class and different classes, and deformation and pose changes. It is hoped that this article will help those interested in the area to learn about ideas and approaches to solve existing problems in object detection, including the latest advances.
En las últimas décadas, la detección de objetos ha sido una tarea muy importante en el área de visión por computadora, ya que la detección de objetos localiza y clasifica uno o más objetos en una imagen o videos. En este artículo, se presenta una revisión de artículos y se describen técnicas clásicas y de aprendizaje profundas utilizadas para la detección de objetos. Además, se realiza una revisión de trabajos recientes sobre la detección de objetos, enfocándose en cómo se solucionan algunos de sus problemas más relevantes. Los problemas que se abarcan son: oclusión, confusión, información contextual, cambios en la iluminación, objetos pequeños y cambios de escala, variación entre la misma clase y diferentes clases, y deformación y cambios de pose. Se espera que este artículo sirva para que los interesados en el área conozcan ideas y enfoques para resolver problemas existentes en la detección de objetos incluyendo los últimos avances.
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