致谢：该文由中国图象图形学学会视频图像与安全专业委员会组织撰写，该专委会更多详情请见链接：
http://www.csig.org.cn/detail/2448。
引用格式：曹家乐, 李亚利, 孙汉卿, 谢今, 黄凯奇, 庞彦伟. 2022. 基于深度学习的视觉目标检测技术综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1697-1722.
[DOI: 10.11834/jig.220069]
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02 面向复杂场景的人物视觉理解技术
该文围绕人物视觉理解技术、个体行为分析与群*互理解、情感的识别和合成等核心关键技术，总结了复杂场景下人物视觉理解领域的研究热点、应用场景及国内外相关研究进展，并展望了该领域的前沿技术与发展趋势。
致谢：该文由中国图象图形学学会动画与数字娱乐专业委员会组织撰写，该专委会更多详情请见链接：
http://www.csig.org.cn/detail/2387。
引用格式：马利庄, 吴飞, 毛启容, 王鹏杰, 陈玉珑. 2022. 面向复杂场景的人物视觉理解技术. 中国图象图形学报, 27(6): 1723-1742.
[DOI: 10.11834/jig.220157]
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03 面向智慧交通的图像处理与边缘计算
该文从智慧交通系统的发展现状入手，分别围绕面向智慧交通的图像处理与边缘计算技术，阐述了其研究热点与前沿进展，总结比较了国内外的相关学术和产业成果，并对智慧交通系统中的图像处理及边缘计算技术未来的发展进行了总结分析与趋势展望。
致谢：该文由中国图象图形学学会图像视频通信专委会组织撰写，该专委会更多详情请见链接：
http://www.csig.org.cn/detail/2383。
引用格式：曹行健, 张志涛, 孙彦赞, 王平, 徐树公, 刘富强, 王超, 彭飞, 穆世义, 刘文予, 杨铀. 2022. 面向智慧交通的图像处理与边缘计算. 中国图象图形学报, 27(6): 1743-1767.
[DOI: 10.11834/jig.211266]
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04 视觉弱监督学习研究进展
该文围绕视觉弱监督学习，以物体检测、语义与实例分割和动作识别等为例综述了国内外研究进展，探讨了各种弱监督形式在实际应用中的可行性，并对其发展方向、应用前景和面临的挑战进行了分析。
