深度学习的目标检测算法

深度学习中常用的目标检测算法有以下几种：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，它是在R-CNN和Fast R-CNN的基础上发展而来的，通过引入Region Proposal Network（RPN），实现了端到端的目标检测，速度和准确率都有较大提升。

2. YOLO：You Only Look Once（YOLO）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，它的特点是在一张图像上只需要进行一次前向传递即可实现目标检测，速度非常快。但是相比于Faster R-CNN，YOLO的准确率较低。

3. SSD：Single Shot MultiBox Detector（SSD）是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过对特征图进行卷积操作，实现了多个尺度的目标检测，速度和准确率都有较大提升。

4. RetinaNet：RetinaNet是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过使用Focal Loss解决了目标检测中正负样本不平衡的问题，同时引入特征金字塔网络（FPN）实现了多尺度目标检测，速度和准确率都有比较好的表现。

以上是深度学习中常用的目标检测算法，每种算法都有自己的特点和适用场景，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。