目录
一、两阶段目标检测算法
1.1 R-CNN（Region-based CNN，2014）
1.2 Fast R-CNN（Fast Region-based CNN，2015）
1.3 Faster R-CNN（Faster Region-based CNN，2016）
1.4 Mask R-CNN（Faster Region-based CNN，2017）
二、单阶段目标检测算法
2.1 yolov3（You Only Look Once v3，2018）
2.2 SSD网络（Single Shot MultiBox Detector，2016）
2.3 RetinaNet网络（2017）
2.4 fcos网络（Fully Convolutional One-Stage Object Detector，2019）
三、基于transformer目标检测算法
3.1 DETR网络（End-to-End Object Detection with Transformer，2020）
3.2 Deformable DETR网络（2020）
编辑
自从2012年深度学习再次应用，基于深度学习的视觉2D检测算法便得到了飞速的发展。2D检测算法到目前大致经历了3个阶段，第一个阶段是（2014-2017）两阶段目标检测算法、第二个阶段（2017-2020）单阶段目标检测算法、第三阶段（2020-2024）transformer目标检测算法。
一、两阶段目标检测算法
两阶段目标检测（Two-stage Object Detection）算法是一种基于区域建议（Region Proposal）的目标检测方法，通常能够提供更高的检测精度，但速度相对较慢。它主要分为两个阶段：
第一阶段：从输入图像中生成候选区域（Region Proposals）。
第二阶段：对候选区域进行分类，并进一步优化边界框。
两阶段方法最具代表性的算法是 R-CNN 系列，包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN 等。
1.1 R-CNN（Region-based CNN，2014）
R-CNN是最早基于深度学习的目标检测方法之一，主要包括：
1）使用 Selective Search 生成候选区域（通常约 2000 个），Selective Search是根据图像的纹理和颜色等特征进行候选区域选择；
2）对每个候选区域进行 CNN 特征提取（如 AlexNet），Selective Search确定的候选区域大小是不同的，将候选区域进行缩放到固定尺寸（224*224），这里的CNN网络是在imagenet分类任务里面训练好的网络，不参与RCNN的训练，只用来产生分类特征；
3）通过CNN获取4096维特征，将特征输入到SVM分类器进行训练，这里是需要训练SVM分类器，训练样本就是计算候选区域与ground truth之间的 IoU，IoU ≥ 0.5为正样本，0.1 ≤ IoU ≤ 0.5为负样本，IoU ≤ 0.1就舍弃掉，因为0.1 ≤ IoU ≤ 0.5的负样本已经足够多，IoU ≤ 0.1对训练没有太大影响；
4）然后使用回归器（Bounding Box Regressor）优化检测框，回归器与SVM分类器是完全独立训练，回归器只对IoU ≥ 0.5的样本进行训练，回归获取候选框与 Ground Truth 框的偏移量（Δx,Δy,Δw,Δh）；
5）推理过程： 通过Selective Search 方法生成候选框（约2000个），CNN模型生成特征，svm分类器进行分类，回归器对分类器中的目标进行精确位置检测，最后采用非极大值抑制（NMS）算法进行过滤，这是由于多个 Region Proposal 可能预测出相同目标，导致 多个候选框重叠，需要进行 NMS 过滤。
R-CNN属于早期应用深度学习算法进行2D视觉检测的算法，从算法上可以明显看出有机器学习和深度学习缝合的现象，算法性能比传统的机器学习算法要高，由于每个候选框都需要进行CNN提取特征，推理速度非常慢。
1.2 Fast R-CNN（Fast Region-based CNN，2015）
Fast R-CNN才真正意义上算是基于深度学习的目标检测，它共享了CNN计算，使用 RoI Pooling固定候选框大小，去掉了RCNN中的SVM分类器，实现端到端的训练任务。
1）相比于R-CNN，Fast R-CNN只进行一次CNN计算，依然采用 Selective Search 生成候选区域（在原图上生成候选区域），然后将原图的候选区域按照步长缩放到特征图层上，例如原始图像224*224*3，特征图层为14*14*512，步长为16进行缩放，而且这里的CNN是参与训练的；
2）由于后续全连接层需要固定的特征维度输入，ROI Pooling负责将缩放到特征图形的感兴趣区域（由于缩放过程位置和尺寸可能成为小数）转化成固定尺寸大小，如7*7*512，通过不同池化系数等比例缩放到固定尺寸大小；
3）相比于R-CNN，使用Softmax 替换SVM预测目标类别，Bounding Box 回归调整目标框，正负样本选取逻辑基本一致，这样可以进行端到端训练；
4）推理过程：与R-CNN类似，使用 NMS（非极大值抑制）去除冗余框，输出最终目标框和类别。
Fast R-CNN相比R-CNN可以进行端到端的训练，使用共享CNN计算和RoI Pooling使得训练和推理效率得到了极大的提升，但是依然采用Selective Search使得效率依然不高，同时ROI Pooling精度不高，导致小目标检测效果不佳，这些问题在后续Faster R-CNN中得到解决。
1.3 Faster R-CNN（Faster Region-based CNN，2016）
Faster R-CNN最重要的改进是采用了RPN网络替代了Selective Search算法，其次是采用RoI Align替换了 RoI Pooling，提高了检测的精度，可以实现从图像到识别的端到端训练。
1）Faster R-CNN采用RPN网络替代了Selective Search算法，RPN网络是一个全卷积网络，在特征层后面是一个独立的分支，例如特征层为38*62*512，首先会经过一个卷积层变为38*62*256，然后经过两个1*1的卷产生两个分支，分别是分类分支38*62*18和回归分支38*62*32。这里主要是为了提高RPN的丰富性，在每个窗口点位置放了9个先验的anchors（3个比例和3个大小组合）。为了提高候选区域的可靠性，这里训练时取IoU ≥ 0.7 作为正样本，IoU ≤ 0.3 作为负样本（背景），IoU在0.3-0.7 的 Anchor 被忽略；
2）与Fast R-CNN类似，产生的候选框经过筛选进入到检测网络， Faster R-CNN采用了RoI Align替换了 RoI Pooling，使得在计算过程中候选框的位置投射的更加精确。训练过程中Fast R-CNN与RPN网络是同时训练的；
3）其他的计算和推理与Fast R-CNN类似。
Faster R-CNN基本上是两段式检测算法的最经典算法。
1.4 Mask R-CNN（Faster Region-based CNN，2017）
Mask R-CNN 是 Faster R-CNN 的扩展版本，能够同时完成目标检测（分类 + 目标框）和实例分割（像素级掩码）。
1）与Faster R-CNN基本相似，但是在R-CNN后增加了一个分割分支。首先在ROI Align增加了一个分支将所有特征映射为14*14*256（识别网络为7*7*256），通过卷积和反卷积最终输出为28*28*C，其中28*28代表分割特征区域大小，需要缩放到候选区域大小再投射到原始图像上获取真值，C代表每一个类别都有一个单独的分割特征图，输出不是1或者0的二值，而是0-1的连续值。
二、单阶段目标检测算法
单阶段（One-Stage）目标检测算法直接从输入图像预测目标的类别和边界框，不需要像 Faster R-CNN这样的两阶段（Two-Stage）方法生成候选区域（RoI）。单阶段目标检测算法一般采用全卷积网络，没有全连接层，然后通过网格（Grid）划分图像，在每个网格或特征点上进行障碍物的检测和回归。单阶段检测方法通常计算速度更快，适用于实时检测任务，典型的网络有yolo、ssd、RetinaNet和fcos。
2.1 yolov3（You Only Look Once v3，2018）
yolo系列是比较典型的单阶段检测算法，其中yolov3是最经典的版本。它采用darknet-53（类似resnet）作为主干网络，基于多尺度特征进行检测，其中P3（52×52）适用于小目标检测，P4（26×26）适用于中等大小目标，P5（13×13）适用于大目标检测。在每个特征图网格上会有3个anchor，最后通过非极大值抑制（NMS）过滤冗余框，生成最终检测结果，包括类别、目标框坐标、置信度等。
2.2 SSD网络（Single Shot MultiBox Detector，2016）
SSD网络与yolov3网络思想类似，但使用了不同的主干网络，SSD采用了VGG网络，采用不同的尺度特征以及每个特征网络网格放置不同的anchor。
2.3 RetinaNet网络（2017）
RetinaNet网络与yolov3也是同样的思想，但使用了resnet50作为主干网络，采用P3-P7层输出作为尺度特征层，每个特征网络网格放置了9个anchor，同时采用了focal loss作为损失函数，在小目标检测效果上比较好。
2.4 fcos网络（Fully Convolutional One-Stage Object Detector，2019）
fcos网络与RetinaNet网络较为类似，但是采用无Anchor设计，直接回归目标框位置和大小，采用 Center-ness 计算，提高边界框质量。fcos计算量较小，速度较快，同时对小目标检测也有较高的精度。
三、基于transformer目标检测算法
近年来，Transformer 结构在计算机视觉领域取得了重大突破，特别是在目标检测任务上，基于 Transformer 的目标检测方法（如 DETR、Deformable DETR）展现了比 CNN 传统方法更强的性能。
3.1 DETR网络（End-to-End Object Detection with Transformer，2020）
DETR（DEtection TRansformer）是 Facebook AI Research（FAIR）于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测算法。它彻底去掉了传统目标检测方法中的 Anchor Box、NMS（非极大值抑制），直接使用 Transformer 进行目标框的回归和分类，使得目标检测变成一个序列预测任务。
DETR 主要由 CNN Backbone（特征提取）+ Transformer（目标建模）+ FFN（最终预测） 三部分组成。采用 ResNet-50 / ResNet-101 提取深度特征，输出 固定大小的特征图（如 H/32 × W/32），这个特征图会作为 Transformer Encoder 的输入。
CNN Backbone 提取特征：
- 采用 ResNet-50 / ResNet-101 提取深度特征；
- 输出 固定大小的特征图（如
H/32 × W/32）； - 这个特征图会作为 Transformer Encoder 的输入。
Transformer 编码器（Encoder）：
- 将 CNN 提取的特征图展平成序列（Flattened Features）；
- 加入位置编码（Positional Encoding），保持空间信息；
- 经过
N层标准 Transformer Encoder 进行特征建模； - 和输入形状相同的特征序列，但经过 Transformer 编码器建模。
Transformer 解码器（Decoder）：
- 采用 固定数量（N=100）的查询（Object Queries） 作为目标检测任务的 Query；
- 查询 Query + 编码器输出 进行跨注意力计算（Cross-Attention）；
- 经过
M层 Transformer Decoder，输出N × D维度的目标信息； - 每个 Query 预测一个目标框（N=100）；
- 使用 Hungarian Algorithm（匈牙利匹配） 计算每个预测框与真实目标的最优匹配。
detr是首次基于transformer进行的端到端训练，无需 Anchor、NMS，全局建模能力强，减少候选框误检，但是收敛速度慢（需要 500+ 轮训练），小目标检测能力较弱。
3.2 Deformable DETR网络（2020）
Deformable DETR（可变形 DETR） 是对 DETR（Detection Transformer） 的改进版本，旨在解决 DETR 的收敛速度慢、计算复杂度高、小目标检测能力差等问题。Deformable DETR 通过引入 Deformable Attention（可变形注意力），提高检测效率和准确度。
Deformable Attention机制：
标准 Transformer 采用全局自注意力（Global Self-Attention），需要计算所有Query和Key之间的相似性，导致 计算复杂度 = O(N^2)（计算量大）。而Deformable DETR采用 Deformable Attention（可变形注意力），只在每个Query 选取少量关键点（Key Points）进行计算，而不是全局计算，计算复杂度降低到O(N)。假如我们设定的关键点数量为k，Query为Q（N，256），代表N个查询向量，Q会经过两个MLP将其映射为两个物理概念，一个为Pref，维度为N*2，代表在特征层的N个二维位置，另外一个是ΔP，维度为N*L*K*2，代表在每一个特征层L上（例如P3 P4 P5）有k个偏移位置，这些偏移位置就是每一个目标N所重点关注的特征，通过P=Pref + ΔP，P的维度为N*L*K*2，可以获得在P所示的位置的L*K个特征点，以这些特征点再进行注意力计算，可以极大减少计算量。
多尺度特征融合：
Deformable DETR不仅考虑了最终输出层的特征，同时也考虑了多尺度的特征层，并通过MLP将query映射到不同尺度特征层具体的位置。
