基于深度学习的目标检测算法

目前比较流行的深度学习目标检测算法有以下几种：

1. Faster R-CNN：Faster R-CNN 是一个端到端的目标检测框架，它通过将区域提取和分类融合到一起，实现了较快的检测速度和较高的检测精度。

2. YOLO（You Only Look Once）：YOLO 采用单个卷积神经网络同时完成区域提取和分类，并且能够在实时性要求较高的场景下取得较好的检测效果。

3. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD 是一种基于单个卷积神经网络的目标检测算法，它采用多尺度特征图来检测不同大小的目标，并且能够在速度和精度方面取得平衡。

4. Mask R-CNN：Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上增加了一个分割分支，可以同时检测和分割目标，适用于需要精细分割的场景。

这些算法都能够在不同场景下实现准确和高效的目标检测，具体选择哪个算法需要根据具体场景和需求来确定。