一、传统目标检测方法
如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。1区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域）2特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等）3分类器主要有SVMAdaboost等。总结：传统目标检测存在的两个主要问题：一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。
二、基于Regio
Proposal的深度学习目标检测算法
对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？对于滑动窗口存在的问题，regio
proposal提供了很好的解决方案。regio

fproposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于regio
proposal利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的regio
proposal算法有selectiveSearch和edgeBoxes，如果想具体了解regio
proposal可以看一下PAMI2015的“Whatmakesforeffectivedetectio
proposals？”有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗GeoffreyHi
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教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top5error降低到了153，而使用传统方法的第二名top5error高达262。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地r