一文读懂目标检测：从R-CNN到YOLO与SSD
在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，旨在识别图像中的特定对象，并精确地框选出这些对象的位置。本文档是一份宝贵的学习资料，它系统性地梳理了从早期的R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）系列算法到现代的YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的发展历程，帮助读者一次性理解这些关键技术点。
R-CNN - 基础篇
- 简介：R-CNN是基于区域的选择性搜索与深度学习结合的方法，首先生成数千个候选区域，然后对每个区域应用预训练的卷积神经网络（CNN），提取特征后进行分类与边界框回归。
Fast R-CNN - 速度革命
- 进阶：Fast R-CNN通过共享卷积层计算以及ROI Pooling，显著提高了R-CNN的速度，将特征提取过程从每个候选区域独立执行变为统一处理，大大加速了检测过程。
Faster R-CNN - 再加速
- 革新：进一步进化，利用区域建议网络（RPN）直接从特征图中产生候选区，与检测网络合并为单一模型，实现了更快速的目标检测，减少了外部区域提议生成的需要。
YOLO - 简约之美
- 简化：YOLO提出了一种端到端的解决方案，直接从全图预测边界框和类别，极大地简化了流程，以其快速而高效的特性成为实时目标检测的代表。
SSD - 单次检测的突破
- 效率与精度并重：SSD融合了单阶段检测器的优势，能够在一次前向传播中完成位置预测和分类，无需单独的候选区生成步骤，保证了速度的同时也保持了不错的准确性。
本文档深入浅出，不仅对比分析了各算法的核心思想和技术细节，还探讨了它们之间的技术演变和优化路径。对于初学者而言，这是理解和掌握现代目标检测体系结构的绝佳入门材料；对有经验的研究者和开发者，则可作为回顾和比较不同方法优劣的参考指南。通过这份文档，你将能够站在一个更高的视角，理解目标检测技术的过去、现在与未来趋势，为深入研究或应用奠定坚实的基础。