根据目标候选区域提取方法的不同，传统的目标检测算法可分为基于滑动窗口的目标检测和基于纹理的目标检测。

您说得很对，基于滑动窗口的目标检测和基于纹理的目标检测是传统目标检测算法的两种主要方法。

基于滑动窗口的目标检测算法通过在图像上滑动一个固定大小的窗口，并在每个窗口位置上对窗口内的图像区域进行分类，来检测图像中的目标。这种方法的优点在于简单易懂，但是计算量较大且容易产生大量的false-positive。

而基于纹理的目标检测算法则是通过对目标区域进行纹理分析，提取其中的纹理特征，然后使用这些特征进行目标检测。这种方法的优点在于对目标区域的纹理特征具有较好的鲁棒性，但是对目标纹理的要求较高，同时对于纹理复杂、变化多样的目标，检测效果可能不佳。

在这两种方法的基础上，近年来出现了一些基于深度学习的目标检测算法，如基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，这些算法通过学习图像的特征表示和目标的区域信息来实现目标检测，并在许多应用场景中取得了较好的效果。