目标检测技术发展历程图

### 目标检测技术的历史与发展

目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，在过去几十年经历了显著的进步。早期的目标检测主要依赖于手工设计的特征提取器和浅层分类器。

#### 1980s-1990s: 基础算法时期
在这个阶段，研究人员开始尝试基于几何形状、颜色直方图和其他简单特征的方法来进行对象识别。这些方法通常计算效率较低，并且对于复杂背景下的目标检测效果不佳。

#### 2000s初: Viola-Jones框架
Viola 和 Jones 提出了著名的AdaBoost级联分类器用于人脸检测的工作标志着一个重要转折点[^3]。该方法利用Haar-like 特征并结合Adaboost训练强分类器, 实现了实时的人脸检测功能。这不仅提高了速度而且增强了鲁棒性。

#### 2010年之后: 深度学习时代来临
随着GPU硬件性能提升以及大规模标注数据集（如ImageNet）的出现，深度神经网络逐渐成为主流。R-CNN系列模型开启了现代物体检测的新纪元：

- **R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)**: 首次引入区域建议的概念，先生成候选框再送入CNN做精确定位与分类。

- **Fast R-CNN**: 改进了原版R-CNN中的重复计算问题，使得整个流程更加高效。

- **Faster R-CNN**: 进一步优化了region proposal环节，采用Anchor机制自动生成高质量提议框，极大提升了处理速度。

近年来，YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot MultiBox Detector)等单阶段(one-stage)探测器因其速度快而受到广泛关注；与此同时，多尺度融合、FPN(feature pyramid networks)等技术创新也不断涌现出来，旨在解决不同尺寸下尤其是小物件的有效捕捉难题[^1]。

此外，在特定应用场景方面，比如伪装目标检测(COD)，也有着针对性的技术演进路线。通过对大量相关研究工作的总结分析发现，尽管取得了诸多成就但仍存在不少亟待克服的问题，例如如何更好地适应遮挡情况或是极端光照条件的影响等问题[^2]。

graph TB;
    A[1980s-1990s 手工特征] --> B[VJ Framework];
    B --> C[R-CNN];
    C --> D[Fast R-CNN];
    D --> E[Faster R-CNN];
    E --> F[Yolo/SSD];
    F --> G[CUSTOM DETECTION TASKS 如 COD];