目标检测经典算法中R-CNN系列算法、YOLO系列算法、 SSD系列算法、 RetinaNet算法、 CenterNet算法、 FCOS算法、 CornerNet算法、 EfficientDet算法这八个算法各自的优缺点和适用场景

R-CNN系列算法：
优点：检测精度高，能够检测出小目标。
缺点：速度慢，需要多次运行CNN网络，不适用于实时应用场景。
适用场景：对检测精度要求较高的场景，如安防监控等。
YOLO系列算法：
优点：速度快，可以实现实时检测，适用于移动端应用。
缺点：对小目标检测效果不佳，检测精度相对较低。
适用场景：对实时性要求较高的场景，如自动驾驶等。
SSD系列算法：
优点：速度快，可以实现实时检测，对小目标检测效果较好。
缺点：对大目标检测效果不如R-CNN系列算法。
适用场景：对实时性要求较高，同时对小目标检测要求较高的场景。
RetinaNet算法：
优点：在保证检测精度的同时，速度相对较快。
缺点：对于极小目标的检测效果不佳。
适用场景：对检测精度和速度都有一定要求的场景。
CenterNet算法：
优点：在保证检测精度的同时，速度相对较快，对小目标检测效果较好。
缺点：对于大目标的检测效果不如R-CNN系列算法。
适用场景：对检测精度和速度都有一定要求，同时对小目标检测要求较高的场景。
FCOS算法：
优点：对于不同大小的目标都能够进行有效的检测。
缺点：对于密集目标的检测效果不佳。
适用场景：对于目标大小差异较大的场景。
CornerNet算法：
优点：对于遮挡、截断等情况下的目标检测效果较好。
缺点：对于密集目标的检测效果不佳。
适用场景：对于目标遮挡、截断等情况较多的场景。
EfficientDet算法：
优点：在保证检测精度的同时，速度相对较快，同时能够检测出不同大小的目标。
缺点：需要较大的计算资源。
适用场景：对检测精度和速度都有一定要求，同时对目标大小差异较大的场景。