目标检测当前有4个主流创新方向：改进核心模型架构、拓展场景与任务、信息融合与利用优化、深度结合大模型。我根据这些整理了198篇前沿参考论文，可以说，想要在这领域发文，看这份合集足够了。
在这些创新方向里，如果是想追求前沿，可以选择大模型或Mamba等新架构，不过竞争会相当激烈。如果想要务实高效，那选择对YOLO等成熟模型进行扎实改进，或深入解决特定场景（比如小样本、遥感）问题会更适合，而且这类工作同样价值很高、更容易落地。
当然，无论方向如何，充分的实验验证是论文被接受的关键。因此我还准备了丰富的数据集资源，配合上述198篇论文合集，相信大家发文会更快更轻松！
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这个方向是目标检测领域最活跃的阵地，本质是追求更强大、更高效的基线模型。比如YOLO系列及其改进、基于Transformer/Mamba/的目标检测。
Voxel Mamba: Group-Free State Space Models for Point Cloud based 3D Object Detection
方法： 论文提出 Voxel Mamba 这一组无分组的基于状态空间模型（Mamba）的 3D 骨干网络，通过希尔伯特输入层、双尺度 SSM 块和隐式窗口划分，将体素序列化为单个序列以保留空间邻近性，在点云 3D 目标检测中实现高效且高精度的性能。
创新点：
- 基于Mamba的线性复杂度，采用无分组设计将体素序列化为单个序列，减少空间邻近性损失。
- 设计双尺度SSM块，通过高低分辨率特征分支扩大有效感受野，强化局部区域关联。
- 提出隐式窗口划分策略，通过编码体素坐标生成嵌入，无需显式划分窗口，在组无分组框架下以低计算成本保留 3D 位置信息和体素邻近性。
这个方向从“模型驱动”转向“问题驱动”，专注于解决实际应用中的痛点。比如开集目标检测、遥感小目标检测、小样本目标检测。
YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images
方法： 论文提出 YOLC 框架，以 CenterNet 为基础，通过无监督局部尺度模块自适应定位目标聚类区域、GWD+L₁混合损失函数优化边界框回归、改进检测头（可变形卷积 + 解耦热力图分支），高效解决遥感图像中小目标检测及目标分布不均问题。
创新点：
- 设计无监督局部尺度模块，自适应定位遥感图像中目标聚类区域并缩放，解决目标分布不均问题。
- 提出GWD+L₁混合损失函数，兼顾小目标边界框回归精度与中大型目标检测性能。
- 改进检测头，融入可变形卷积优化定位，并通过解耦热力图分支提升不同类别小目标识别准确率。
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这个方向不追求改变模型主干，而是更关注如何让模型“看得更清楚”、“想得更明白”。比如+特征融合、+多模态融合、+傅里叶变换。
Large Language Model Guided Progressive Feature Alignment for Multimodal UAVObject Detection
方法： 论文提出 LLM 引导的渐进式特征对齐网络 LPANet，通过 ChatGPT 生成目标类别细粒度文本描述并经 MPNet 提取语义特征，依次借助语义对齐模块、显式空间对齐模块、隐式空间对齐模块，逐步实现多模态特征的语义与空间对齐，提升多模态无人机目标检测性能。
创新点：
- 利用ChatGPT生成目标类别细粒度文本描述，通过MPNet提取语义特征，为多模态对齐提供LLM级语义指导。
- 设计语义对齐模块，在共享特征空间中拉近多模态视觉特征与语义特征的距离，缓解模态间语义偏差。
- 构建显式+隐式两阶段空间对齐机制，显式模块融合语义关系估计特征偏移实现粗对齐，隐式模块借助跨模态相关性聚合邻域特征完成精对齐。
这是当前最富想象力的方向，旨在与现有的大模型进行深度结合。比如SAM+目标检测。
Endow SAMwithKeenEyes: Temporal-spatial Prompt Learning for Video Camouflaged Object Detection
方法： 论文提出 TSP-SAM 框架，基于 SAM 设计时空提示学习方案，通过运动驱动自提示学习捕捉视频中伪装目标的细微运动线索以实现精准定位，同时融入视频长程一致性优化自提示鲁棒性并注入 SAM 编码器增强特征表达，高效完成视频伪装目标检测。
创新点：
- 提出运动驱动自提示学习，通过频率域感知帧间隐式运动，捕捉伪装目标整体运动轨迹，无需用户提供提示即可实现空间定位。
- 设计基于长程一致性的鲁棒提示学习，建模视频序列时空依赖关系，缓解帧间不连续性导致的提示偏差。
- 引入时空注入机制，将长程一致性特征融入SAM编码器，增强模型对伪装目标的特征表达能力，提升检测精度。
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