目前最流行的深度学习图像目标检测模型

目前最流行的深度学习图像目标检测模型之一是Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）。Faster R-CNN是由Microsoft Research于2015年提出的，它通过引入候选区域提取网络（Region Proposal Network）和目标分类网络来实现目标检测。Faster R-CNN在准确性和速度方面都取得了很好的表现，成为图像目标检测领域的重要模型。

另外，YOLO（You Only Look Once）也是一种非常流行的深度学习图像目标检测模型。YOLO将目标检测任务视为回归问题，通过将图像分成网格并在每个网格中同时预测多个边界框和类别概率，实现了实时目标检测的能力。YOLO系列模型在速度上有着明显的优势，尤其是YOLOv4和YOLOv5，它们在准确性和速度方面都取得了很好的平衡。

除了Faster R-CNN和YOLO，还有其他一些流行的深度学习图像目标检测模型，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、RetinaNet等，它们各自具有不同的特点和优势，在不同场景下可以选择合适的模型进行应用。