【六.目标检测技术演进】【5.2025新突破：Meta SAM模型解析】

2023年6月某个暴雨夜，上海张江的自动驾驶测试场上，一辆L4级测试车突然在路口急刹。监控画面显示，前方50米处有个被大风吹得支离破碎的塑料袋，在雨幕中诡异地扭动着。这场看似滑稽的误判事件，却让整个行业陷入深思——我们的目标检测算法，真的准备好应对真实世界的复杂性了吗？

一、目标检测的"青铜时代"：人工特征工程统治下的黑暗纪元

在深度学习还未称王的年代（2001-2012），目标检测就像是用算盘破解区块链密码。当时的工程师们每天的工作，就是绞尽脑汁设计各种手工特征：

• Haar特征：把图像切成各种黑白相间的方块组合，活像在玩俄罗斯方块
• HOG（方向梯度直方图）：给图像做"马赛克按摩"，统计每个小格子的边缘方向
• SIFT（尺度不变特征变换）：在图像里找"指纹特征点"，后来成为图像检索的标配

这些方法在有限场景下勉强可用&#x