### 【计算机视觉】目标检测技术综述：发展历程、关键技术及未来趋势

内容概要：本文详细介绍了目标检测技术的发展历程及其在现代社会中的广泛应用。目标检测作为计算机视觉的核心技术，旨在精准识别图像或视频中的目标物体并确定其位置，为智能分析和决策提供基础。文章回顾了从传统方法（如Viola-Jones算法）到机器学习（如基于图像分割的方法）再到深度学习（如RCNN、YOLO、Faster R-CNN、SSD等）的发展脉络，强调了特征提取、边界框确定和物体分类三个关键环节。此外，文章还探讨了目标检测面临的挑战，如小目标检测、遮挡、变形、光照问题以及实时性要求，并展望了未来的发展趋势，包括轻量型模型、多模态融合和细粒度检测。 适合人群：计算机视觉领域的科研人员、工程师以及对科技感兴趣的爱好者。 使用场景及目标：①了解目标检测技术的基本原理和发展历程；②掌握主流目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN、SSD）的工作机制；③探索目标检测在自动驾驶、安防监控、智能零售、医疗影像分析等领域的应用；④解决目标检测中的常见问题，如小目标检测、遮挡、变形、光照变化和实时性要求。 阅读建议：本文内容丰富，涵盖了目标检测技术的各个方面，建议读者在阅读过程中重点关注技术原理、模型架构和应用场景，结合实际案例进行思考和实践，以加深对目标检测技术的理解和应用。