在计算机视觉领域中，目标检测是一项基础且重要的任务。它涉及从图像或视频中识别并定位多个对象的过程。目标检测技术广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等多个领域。
传统的基于滑动窗口的方法效率较低，而现代的目标检测算法则通过深度学习模型实现了显著的性能提升。目前主流的目标检测框架可以分为两大类：两阶段检测器和单阶段检测器。
两阶段检测器如R-CNN系列，首先生成候选框（Region Proposal），然后对这些候选框进行分类和精修位置调整。这类方法虽然准确度高，但计算复杂度较大，速度较慢。
相比之下，单阶段检测器如YOLO和SSD，则直接在网络中预测边界框及其类别概率，无需额外的候选框生成步骤，因此具有更高的运行效率。然而，在某些情况下，它们的精度可能略逊于两阶段方法。
近年来，Transformer架构也被引入到目标检测中，带来了新的突破。DETR等模型利用注意力机制来关注图像中的关键区域，简化了传统目标检测流程，同时保持了较高的准确性。
为了进一步优化目标检测的效果，研究者们还提出了许多改进措施，包括但不限于多尺度特征融合、数据增强策略以及轻量化网络设计。此外，迁移学习和自监督预训练也在一定程度上促进了目标检测技术的发展。
总之，随着硬件设备的进步及算法创新，目标检测技术正变得越来越成熟，并为我们的日常生活带来了诸多便利。未来，我们有理由相信这一领域还将继续取得令人瞩目的成就。
