目标检测
目标检测中IOU的相关概念与计算
原题目标检测中NMS的相关概念与计算
原题One-stage目标检测与Two-stage目标检测的区别？
原题哪些方法可以提升小目标检测的效果？
原题Focal Loss的作用？
原题为什么上述公式只解决正负样本不均衡问题呢？
原题“上述公式”指父节加入类别系数 alpha 的加权交叉熵。
什么是Soft-NMS，它与传统NMS的区别是什么?
原题什么是GIoU/DIoU/CIoU_Loss，它们为什么比IoU_Loss更好？
原题请介绍下目标检测算法中基于Anchor-based和Anchor-free方法的区别？
原题YOLOv2中的anchor如何生成？
原题什么是结构重参数化（Structural_Re-parameterization）？以RepVGG为例介绍一下。
原题介绍一下解耦头（Decoupled_Head）是什么？
原题什么是任务对齐学习（Task_Alignment_Learning,TAL）
原题什么是动态头（Dynamic_Head,DyHead），它解决了什么问题？
原题在目标检测训练中，"硬负样本挖掘（Hard_Negative_Mining）"为何关键？
原题怎么做？常见方法
原题目标检测中AP，AP50，AP75，mAP等指标的含义
原题准确率(Precision)与召回率(Recall)的含义
原题目标检测中的Test_Time_Augmentation(TTA)是什么？
原题目标检测中常用的多尺度训练（Multi-scale_Training）策略是什么？
原题自适应训练样本分配（ATSS）是什么？
原题介绍一下SimOTA标签分配方法？
原题介绍一下DFL？
原题介绍一下WBF？
原题什么是PANet（Path_Aggregation_Network），它如何增强特征融合？
原题什么是Cascade_R-CNN，它解决了什么问题？
原题在目标检测中，“少样本／零样本检测（Few-Shot/Zero-Shot_Object_Detection）”是什么？
原题旋转目标检测（Oriented_BBox，OBB）为何重要？
原题你知道哪些边缘端部署的方案？
原题目标检测模型训练中，为何要使用Warmup策略，它解决了什么问题？
原题什么是SAHI（Slicing Aided Hyper Inference），它是如何解决高分辨率小目标检测难题的？
原题介绍下YOLOv5中的CSP结构？
原题介绍下YOLOv5中的SPP结构?
原题请介绍下YOLOv5中的Focus操作？
原题介绍一下RT-DETR及其与YOLO系列的区别？5.介绍一下 RT-DETR及其与YOLO系列的区别？
原题介绍一下RTMDet(Real-Time_Model_for_Object_Detection)？
原题介绍一下YOLOv9的核心创新：可编程梯度信息（PGI）和GELAN？
原题YOLOv10是如何实现NMS-Free（无需非极大值抑制）的端到端检测的？
原题介绍一下YOLOv11的核心改进点（相对于YOLOv8/v10）？
原题FPN(Feature Pyramid Network)的相关知识
原题SPP(Spatial Pyramid Pooling)的相关知识
原题FPN网络的主要作用是什么？
原题请介绍一下DETR？
原题请介绍一下DINO？
原题此处 DINO 指检测器 DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes，不是视觉自蒸馏 DINO 系列。
请介绍一下Deformable_DETR？
原题什么是DETR中的Hungarian_Matching(匈牙利匹配)?
原题Transformer中的自注意力机制（Self-Attention）与目标检测中的全局特征融合有何关联？为什么说DETR能够实现End-to-End检测？
原题什么是Co-DETR，它是如何利用混合标签分配提升DETR性能的？
原题介绍一下DiffusionDet？
原题什么是Sparse R-CNN？它作为连接Dense和Set Prediction的桥梁有何意义？
原题有哪些经典的轻量型人脸检测模型？
原题LFFD人脸检测模型的结构和特点？
原题请介绍ROIPooling？
原题请介绍ROIAlign？
原题介绍一下CenterNet的原理，它与传统的目标检测有什么不同点？
原题CenterNet中heatmap（热力图）如何生成？
原题介绍一下SSD算法？
原题介绍一下FCOS及其核心思想？
原题FCOS 如何解决 Anchor-Free 带来的新问题？
原题请简述RetinaNet的主要思想，它是如何有效结合One-stage速度和Two-stage精度优势的？
原题在 Faster R-CNN 中，Region Proposal Network (RPN) 的作用是什么？它如何实现端到端训练？
原题介绍一下介绍目标检测中常用的经典CNN_Backbone？
原题介绍一下目标检测中常用的轻量级Backbone？
原题介绍一下目标检测中Transformer-based和新兴Backbone？以及如何选择
原题除了CNN和Transformer，目标检测领域还有哪些新兴的Backbone设计趋势？请简要介绍一个。
原题视觉Mamba（Vision Mamba/VMamba）相比传统CNN和Transformer在目标检测中有什么潜在优势？
原题掩码图像建模（MIM，如MAE）预训练为何比分类预训练更适合目标检测？
原题介绍一下GLIP（Grounded Language-Image Pre-training）及其如何将检测重构为短语定位问题？
原题介绍一下YOLO-World？
原题介绍一下Grounding DINO？
原题开放词汇检测 (OVD) 与开放世界检测 (OWD) 有什么本质区别？
原题什么是 ORE？它旨在解决什么问题，核心机制是什么？
原题开放世界检测（OWD）中，如何区分“未知目标（Unknown）”和“背景（Background）”？
原题介绍一下OW-DETR？它相比于基于Faster_R-CNN的ORE有什么优势？
原题在开放世界检测中，什么是“灾难性遗忘（Catastrophic_Forgetting）”，通常如何解决？
原题什么是T-Rex模型？它是如何通过“视觉提示（Visual_Prompting）”实现通用物体检测的？
原题相比于文本提示（如GLIP），视觉提示（Visual_Prompting）在目标检测中有什么独特优势？
原题介绍一下SEEM（Segment_Everything_Everywhere_All_at_Once）？它支持哪些类型的交互提示？
原题什么是增量目标检测？它与普通目标检测的核心区别是什么？
原题在增量目标检测中，"背景类语义漂移（Background Shift）"是什么问题？如何解决？
原题增量目标检测中基于知识蒸馏的方法是如何工作的？请介绍代表性工作。
原题增量目标检测的主流评估协议有哪些？如何设计实验来衡量一个模型的遗忘程度？
原题如何将 DETR 架构应用于增量目标检测？它相比基于 Faster R-CNN 的方法有什么天然优势？
原题增量目标检测与开放世界检测（OWD）、开放词汇检测（OVD）有什么本质区别？
原题介绍一下Florence-2？它是如何统一目标检测、分割和图像描述任务的？
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