目标检测基于深度学习的算法

目前主流的基于深度学习的目标检测算法包括以下几种：

1. R-CNN系列算法：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，主要使用候选区域提取和CNN网络进行特征提取和分类。

2. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：一种基于先验框的目标检测算法，使用一个卷积神经网络直接预测出目标的位置和类别。

3. YOLO（You Only Look Once）：一种端到端的实时目标检测算法，通过一个神经网络直接在图像上进行目标检测和分类。

4. RetinaNet：一种基于Focal Loss的目标检测算法，通过将目标检测任务中易学习和难学习的样本加权，提高了目标检测算法在高难度目标上的性能。

5. Mask R-CNN：一种基于R-CNN的实例分割算法，能够同时检测出图像中的物体并将其像素级别的分割出来。

这些算法都在不同的任务和场景中取得了很好的效果，并成为了目前目标检测领域的主流算法。