编者按：近年大热的机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA）利用 AI 技术将人们从繁杂的电子文档处理任务中解放出来，其中最关键就是自动文档分析与识别技术。面对大量无标注电子文档，现有的大规模预训练语言模型能够在预训练阶段有效捕捉文本中蕴含的语义信息，但忽视了文档中的视觉结构信息。微软亚洲研究院近日发布了结合文档结构信息和视觉信息的通用文档预训练模型 Lay

目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN

一、前言如果要为人工智能立传，2019 年注定是不同寻常的一年。艰难与尴尬，扎根与坚守，多重复杂的情绪在这一年交织上演。难！在经历了2017、2018 高歌猛进的两年后，2019年人工智能行业的融资数量和金额呈现出断崖式的下跌，资本纷纷往头部企业集中，小公司生存艰难。即使是头部企业也在上市途中遇阻，裁员收缩的消息不断。从外部环境来看，大家的日子都不好过。尬！2019年也是幻想破灭的一年...

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