目标检测技术发展简述 - 从传统机器学习到深度学习 - 常规

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，其主要目标是在图像或视频中检测和定位出特定的目标物体。随着深度学习的发展，目标检测技术也得到了飞速的发展。

目标检测的发展可以大致分为以下几个阶段：

基于传统机器学习算法的目标检测：这种方法主要是利用传统机器学习算法，如SVM、AdaBoost等，对图像进行特征提取和分类，从而实现目标检测。但是这种方法需要手动设计特征，且检测效果受到特征质量的限制。
基于深度学习的目标检测：随着深度学习的发展，目标检测技术得到了飞速的发展。主要是利用深度学习网络，如Faster R-CNN、YOLO等，对图像进行特征提取和检测。这种方法不需要手动设计特征，且检测效果较好。
单阶段目标检测：单阶段目标检测是近年来的研究热点，主要是利用深度学习网络，如SSD、RetinaNet等，对图像进行直接检测，不需要先进行区域提取。这种方法速度较快，但是检测精度相对较低。
目标检测的细分：近年来，目标检测发展的一个趋势是对目标进行更细致的分类，主要包括人脸检测、行人检测、车辆检测等。针对这些特定的目标，研究者们设计了更加高效的深度学习网络，如人脸检测中的MTCNN、车辆检测中的Faster R-CNN等。

总的来说，目标检测的发展主要是通过不断地引入新的深度学习网络和技术，提升检测效率和精度，以及对目标进行细分和特定领域的优化，实现更加精细化和高效化的目标检测。