目标检测算法与目标检测模型

目标检测是指在图像或视频中检测出目标的位置和大小，并进行分类或跟踪的任务。目标检测算法分为两类：基于传统计算机视觉方法的算法和基于深度学习方法的算法。

基于传统计算机视觉方法的算法包括 Haar 特征分类器、HOG+SVM、DPM 等，这些方法主要依靠手工设计的特征提取器和分类器来实现目标检测。

而基于深度学习方法的算法则是利用深度神经网络，通过输入图像直接输出目标的位置、大小和类别。其中比较常用的深度学习模型有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。

R-CNN 是通过选择性搜索算法从图像中提取候选区域，再利用卷积神经网络对每个候选区域进行分类和回归。Fast R-CNN 通过 RoI pooling 层，将不同大小的 RoI 映射到相同大小的特征图上，然后利用全连接层进行分类和回归。Faster R-CNN 利用 Region Proposal Network（RPN）来生成 RoI，然后使用 Fast R-CNN 进行分类和回归。YOLO（You Only Look Once）算法将图像划分为 S × S 个网格，每个网格预测 B 个边界框和 C 类别概率，整个网络输出 S × S × (B * 5 + C) 的张量。SSD（Single Shot Multibox Detector）在图像不同尺度上进行预测，通过多个卷积层和特征图进行分类和回归。