目标检测算法对比 📊
目标检测是计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于安防、自动驾驶等领域。以下是主流算法的对比分析：
常见算法分类 📌
YOLO系列（You Only Look Once）
以速度著称，适合实时场景。最新版本YOLOv8在精度与速度间取得显著平衡Faster R-CNN
基于区域提议网络（RPN），精度高但计算量较大SSD（Single Shot MultiBox Detector）
通过多尺度特征图直接预测目标位置，实现单次前向传播完成检测RetinaNet
引入Focal Loss解决类别不平衡问题，显著提升小目标检测能力EfficientDet
结合高效网络架构与BiFPN，兼顾效率与精度的平衡方案
算法选择建议 🎯
| 算法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| YOLOv8 | 实时性强，速度极致 | 小目标检测稍弱 | 监控、移动端应用 |
| Faster R-CNN | 精度最高 | 推理速度较慢 | 学术研究、高精度需求 |
| SSD | 实现简单，速度快 | 小目标漏检率较高 | 一般场景检测 |
如需深入理解这些算法的实现原理，可访问 目标检测技术详解 进行扩展学习。