目标检测算法的发展历程

目标检测算法的发展历程可以追溯到计算机视觉的早期阶段。以下是简要概述：

1. **早期的手动特征匹配**：在20世纪80年代，研究人员开始使用模板匹配、边缘检测等技术寻找图像中的特定物体，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）。

2. **级联分类器**：2004年，Viola-Jones团队提出了基于Adaboost算法的目标检测框架，比如Haar特征和级联分类器，显著提高了实时性，成为当时主流的对象检测方法。

3. **基于机器学习的方法**：随着深度学习兴起，2010年代初，Felzenszwalb等人提出的Selective Search以及后来的R-CNN（区域卷积神经网络）引入了基于深度学习的候选区域生成，这标志着目标检测进入了深度学习时代。

4. **R-CNN家族**：RCNN (Region-based Convolutional Networks) 的发展包括Fast R-CNN、Faster R-CNN，它们使用预训练的卷积层提取特征并采用区域提议方法，显著提高了精度。

5. **YOLO（You Only Look Once）**：2016年，YOLO首次提出了一种实时检测方法，通过全卷积网络同时预测边界框和类别概率，简化了流程，速度更快。

6. **单阶段检测模型**：SSD (Single Shot MultiBox Detector) 和RetinaNet等出现，进一步优化了速度和准确性的平衡，同时减少了计算量。

7. **Transformer架构的应用**：近年来，DETR (Detected Transformers) 等基于自注意力机制的模型，抛弃了复杂的区域提案阶段，带来了新的思考方向。