機器視覺中的目標檢測算法常見的深度學習模型主要包括以下幾種：

1. R-CNN系列算法：

R-CNN：通過Selective Search等方法生成候選區(qū)域，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）對每個候選區(qū)域進行特征提取，并使用支持向量機（SVM）進行分類。

Fast R-CNN：在R-CNN的基礎上進行了改進，通過引入全連接層來解決R-CNN中多次計算相同特征的問題，提高了檢測速度。

Faster R-CNN：在Fast R-CNN的基礎上進一步改進，引入了一個稱為“區(qū)域提議網(wǎng)絡”（RPN）的組件，用于生成候選區(qū)域，實現(xiàn)了更高效的目標檢測。

2. YOLO系列算法：

YOLO（You Only Look Once）是一種非常高效的目標檢測算法，它將目標檢測問題轉化為一個回歸問題，并使用單個神經(jīng)網(wǎng)絡同時預測物體的類別和位置。主要包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3以及后續(xù)的YOLOv7等版本。

3. SSD系列算法：

SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一種單階段的目標檢測算法，它使用多層特征圖進行物體分類和位置預測，并通過多尺度預測來提高檢測精度。主要包括SSD和MS-SSD等版本。

4. 其他深度學習模型：

EfficientDet：一種高效且準確的目標檢測模型，使用了一種高效的骨干網(wǎng)絡和一組新的檢測頭，在幾個基準數(shù)據(jù)集上取得了先進的結果。

RetinaNet：使用了特征金字塔網(wǎng)絡和一種新的焦點損失函數(shù)，旨在解決目標檢測中前景和背景示例不平衡的問題，從而提高準確性。

這些深度學習模型在機器視覺的目標檢測任務中各有優(yōu)勢，可以根據(jù)具體的應用場景和需求選擇合適的模型。