目标检测算法的进化之路：从候选区域到无锚框革命

计算机视觉领域中，目标检测技术历经数十年演进，已从传统滑动窗口+手工特征的模式，转向深度学习主导的智能时代。早期的R-CNN系列算法通过选择性搜索生成候选区域，结合CNN特征提取与SVM分类，奠定了两阶段检测框架的基础。后续改进中，SPP-Net引入空间金字塔池化，Fast R-CNN实现特征共享，Faster R-CNN以区域建议网络（RPN）替代传统候选生成，推动端到端训练。
 
然而，两阶段方法的计算成本催生了单阶段算法的突破。YOLO系列通过网格划分直接回归目标位置与类别，SSD融合多尺度特征图，实现速度与精度的平衡。近年兴起的无锚框（Anchor-Free）技术，如FCOS、DETR等，通过全卷积网络预测目标边界或关键点，进一步简化流程，降低超参数依赖。当前研究聚焦于小目标检测、实时视频处理及边缘设备部署，稀疏注意力机制与硬件协同优化成为新方向。未来，无监督学习与未知类别检测或将重塑目标检测范式。