目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于 Transformer 的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。

本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖 传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法 和 基于 Transformer 的方法，并对各类方法的核心思想进行详细介绍。

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1. 传统方法

1.1 滑动窗口法

最早期的目标检测方法依赖于 滑动窗口 技术。该方法的核心思想是通过在图像中滑动一个固定大小的窗口，并使用一个分类器（通常是支持向量机 SVM 或 HOG 特征）来判断窗口内是否包含目标物体。这种方法虽然直观简单，但它有以下几个显著问题：

• 计算量大：滑动窗口在整个图像中扫描，计算复杂度非常高。
• 不够精确：窗口的尺度固定，无法适应不同尺寸和形状的物体。

1.2 基于特征提取的传统方法

随着计算机视觉技术的发展，目标检测方法逐渐从 基于特征的提取方法 转向 基于深度学习的方法。传统的特征提取方法通常依赖于手工设计的特征（如 HOG、SIFT、SURF）和 分类器（如 SVM）。这些方法通过提取局部特征并训练分类器来进行目标分类和定位。

虽然这类方法在一些简