人员检测与跟踪：人员跟踪_（4）.目标检测算法

目标检测算法

在计算机视觉领域，目标检测是一项基础且重要的任务，它不仅应用于人员检测与跟踪，还广泛用于自动驾驶、图像检索、视频监控等多个领域。目标检测的目标是从图像或视频中识别出特定类别的对象，并确定它们在图像中的位置。位置通常表示为边界框（bounding box），而类别则可以是人、车、动物等。

1. 目标检测的基本概念

目标检测算法需要解决两个核心问题：

1. 对象分类：确定图像中每个对象的类别。

2. 对象定位：确定图像中每个对象的位置，通常通过边界框来表示。

2. 常见目标检测算法

目前，目标检测算法主要分为两大类：两阶段检测器（Two-Stage Detectors）和单阶段检测器（Single-Stage Detectors）。

2.1 两阶段检测器

两阶段检测器的代表性算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。这些算法的共同特点是先生成候选区域（Region Proposals），再对这些候选区域进行分类和定位。