目标检测是计算机视觉的核心任务之一，模型选型需结合应用场景、性能需求及计算资源。以下是主流模型对比与选型建议：
📊 主流目标检测模型对比
| 模型名称 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| YOLOv8 | 实时性强，速度极快 | 小目标检测效果一般 | 移动端/实时监控 |
| Faster R-CNN | 精度高，支持复杂场景 | 推理速度较慢 | 研究场景/高精度需求 |
| SSD | 速度快，单次推理即可 | 小目标漏检率较高 | 移动端/简单场景 |
| RetinaNet | 多尺度检测能力强 | 训练成本较高 | 多尺度目标识别 |
| EfficientDet | 效率与精度平衡 | 较复杂模型结构 | 边缘设备/通用场景 |
✅ 选型建议
- 追求速度：首选YOLO系列（如YOLOv8）
- 需要高精度：选择Faster R-CNN或RetinaNet
- 资源有限：考虑轻量级模型如SSD或MobileNet-SSD
- 多尺度目标：推荐EfficientDet或YOLOv8的改进版本