基于深度学习的目标检测算法

目前基于深度学习的目标检测算法主要有以下几种：

1. Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)：是一种基于深度学习的目标检测算法，它将目标检测问题拆分成两个子问题，即生成候选区域和分类检测。

2. YOLO (You Only Look Once)：是一种流行的实时目标检测算法，它通过一个神经网络同时预测所有物体的类别和位置。

3. SSD (Single Shot Multibox Detector)：是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用一个卷积神经网络来直接预测目标的位置和类别。

4. RetinaNet：是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用一种新的损失函数来解决目标检测中类别不平衡的问题。

这些算法都是基于深度学习的目标检测算法，它们的准确性和速度都比传统的目标检测算法更好。但是不同的算法适用于不同场景和需求，需要根据具体情况进行选择和优化。