目标检测算法超全解析：从传统方法到前沿技术

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，致力于识别图像或视频中的目标物体，并确定其位置。这一技术广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能医疗等众多领域，是推动人工智能发展的关键力量。本文将全面梳理目标检测算法，涵盖传统方法与当下热门的深度学习算法，为你深入剖析其原理与应用。

一、传统目标检测方法

传统目标检测主要依赖人工设计特征与分类器。比如 Viola-Jones 算法，专为快速人脸检测而设计，通过积分图像与 Adaboost 算法训练级联分类器，能高效检测人脸。HOG+SVM 组合常用于行人检测，HOG 描述子提取图像局部梯度方向直方图特征，SVM 分类器完成分类。DPM（可变形部件模型）则通过对目标部件建模，适用于多种物体检测。在筛选检测框时，非极大值抑制（NMS）算法至关重要，它按得分排序检测框，删除重叠率高的框，确保检测结果精准。

二、One - stage 目标检测算法

One - stage 算法直接在 CNN 网络上预测目标类别与位置，高效且实时性强。以 YOLO 系列为代表，其发展历程丰富。YOLO 网络借鉴 GoogLeNet 结构，用 1x1 和 3x3 卷积层替代 inception module，由 24 个卷积层与 2 个全连接层构成，将输入图像划分为 7x7 网格，输出 7x7xk 张量，经 NMS 算法提取检测结果。

YOLOv3 舍弃 Softmax 用于多标签分类场景，架构上在 Darknet - 19 基础上引入残差块，加深为 Darknet - 53 网络。YOLOv4 的 CSPDarknet53 架构优化了梯度信息传递，减少参数量与 FLOPS。训练策略上，Backbone 采用 Mosaic 数据增强、DropBlock 正则化与标签平滑；检测头使用 CIoU - loss、CmBN 策略、自对抗训练（SAT）等。推理时，借助 Mish、SPP、PAN 等提升性能。

YOLOv5 原理涵盖输入端（mosaic 增强与自适应锚框计算）、backbone（CSPDarkNet53 结合 Focus 切片）、Neck（SPP+PAN 融合）与输出端（沿用 V3 head 与 GIOU 损失）