传统目标检测算法的原理

传统目标检测算法通常由以下几个步骤组成：

1. 图像预处理：对输入图像进行一些处理，如图像增强、归一化等，以提高检测算法的准确性和鲁棒性。

2. 目标候选框生成：在输入图像中生成一系列候选框，通常使用滑动窗口或基于区域的方法生成候选框。

3. 特征提取：对每个候选框提取一组特征向量，通常使用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法进行特征提取。

4. 目标分类：对每个候选框进行分类，判断其是否包含目标物体，通常使用支持向量机（SVM）等分类器进行分类。

5. 目标框回归：对于被分类为包含目标物体的候选框，对其位置进行微调，以更准确地定位目标物体。

6. 非极大值抑制：对于重叠的候选框，保留得分最高的候选框，并删除其他候选框，以避免重复检测。

传统目标检测算法的主要缺点是需要手工设计特征和阈值，并且在处理复杂场景时往往表现不佳。近年来，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流，如基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、YOLO等。