目标检测研究现状：深度学习与应用趋势

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，主要任务是在一张图像中定位和识别出多个目标。在国内外的研究中，目标检测已经取得了很多进展，并且有很多优秀的算法被提出。

国内目标检测研究现状

1. 基于深度学习的目标检测算法：目前国内的研究主要基于深度学习，包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法。

2. 基于传统图像处理方法的目标检测算法：传统的图像处理方法也在国内得到了一定的应用，如基于HOG特征的SVM算法。

3. 目标检测应用：在人脸检测、车辆检测、无人驾驶等领域，目标检测算法已经得到了广泛应用。

国外目标检测研究现状

1. 基于深度学习的目标检测算法：国外的研究也主要基于深度学习，如 Faster R-CNN、YOLO、SSD、RetinaNet等算法。

2. 目标检测应用：国外的研究主要在自动驾驶、智能监控、医学图像分析等领域得到了广泛应用。

未来发展趋势

总的来说，目标检测算法的发展已经取得了很大的进展，未来还有很大的发展空间。随着计算机硬件性能的提高，目标检测应用将会更加广泛。