简述下目标检测的发展史

目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其发展历程主要可以分为以下几个阶段：

1. 传统方法阶段：传统方法主要是基于图像处理和机器学习的技术，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。这些方法主要是通过手工设计特征和分类器来进行目标检测，但是在复杂场景下效果不理想。

2. 基于深度学习的方法阶段：随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法逐渐成为主流。YOLO、Faster R-CNN、SSD等方法的提出，使得目标检测的准确率得到了大幅提升。这些方法主要是通过深度神经网络来进行特征提取和目标检测，可以自动学习到更加丰富的特征，因此在复杂场景下具有更好的鲁棒性。

3. 一阶段和二阶段方法融合阶段：一阶段方法指的是直接从图像中检测目标位置和类别，如YOLO和SSD；而二阶段方法则是先生成候选框，再对候选框进行分类和回归，如Faster R-CNN。近年来，一些研究者尝试将一阶段和二阶段方法进行融合，如RetinaNet和CenterNet等，取得了较好的效果。

4. 目标检测的细分和优化阶段：目标检测领域的发展已经趋于成熟，当前的研究方向主要是在细分和优化方面进行探索。例如，针对小目标检测问题，一些研究者提出了更加高效的算法，如Cascade R-CNN和Libra R-CNN等；针对目标检测的速度和精度之间的平衡问题，一些研究者提出了一些新的算法，如EfficientDet等。