目标检测是计算机视觉领域的重要技术，广泛应用于智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等场景。以下为该技术的关键内容解析：
核心原理 🔍
目标检测算法通过以下步骤实现：
- 特征提取：使用CNN等模型提取图像特征
- 候选框生成：RPN网络生成潜在目标区域
- 分类与定位：结合分类器与回归器输出最终结果
主流算法对比 🤖
| 算法 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| YOLO | 实时性强，适合视频分析 | 视频监控 |
| Faster R-CNN | 准确率高，适合静态图像 | 医疗影像诊断 |
| SSD | 简洁高效，适合移动端部署 | 智能手机摄像头优化 |
技术挑战 ⚠️
- 小目标检测：需要更精细的特征提取
- 遮挡处理：复杂场景下的鲁棒性提升
- 计算效率：模型轻量化与推理速度平衡
未来趋势 🚀
- 多模态数据融合（如视觉+雷达）
- 自监督学习减少标注依赖
- 边缘计算设备的算法优化
- 3D目标检测与点云处理