機(jī)器視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)算法主要包括以下幾種：

1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）

R-CNN是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性工作。它首先使用選擇性搜索算法生成候選區(qū)域，然后對(duì)每個(gè)區(qū)域使用CNN提取特征，接著使用SVM分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，最后使用回歸器細(xì)化邊界框。但缺點(diǎn)是速度慢，因?yàn)樗鼘?duì)每個(gè)候選區(qū)域獨(dú)立運(yùn)行CNN。

2. Fast R-CNN

Fast R-CNN對(duì)R-CNN進(jìn)行了改進(jìn)，使用ROI（Region of Interest）Pooling層來(lái)從整個(gè)圖像中提取特征，然后對(duì)每個(gè)ROI進(jìn)行分類(lèi)和邊界框回歸，從而提高了效率。它通過(guò)減少CNN的前向傳播次數(shù)來(lái)加速目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程。

3. Faster R-CNN

Faster R-CNN引入了區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Network, RPN），用于快速高效地生成候選區(qū)域，從而不再依賴(lài)選擇性搜索算法。RPN和檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)共享卷積特征，這使得Faster R-CNN在速度和準(zhǔn)確性上都有顯著提升。

4. YOLO（You Only Look Once）

YOLO將目標(biāo)檢測(cè)視為回歸問(wèn)題，直接在圖像上預(yù)測(cè)邊界框和類(lèi)別概率。YOLO將輸入圖像劃分為一個(gè)個(gè)格子（grid cell），每個(gè)格子預(yù)測(cè)該區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)，這種方法使得檢測(cè)速度非?？欤m合實(shí)時(shí)應(yīng)用。

5. SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SSD也是一種單次檢測(cè)模型，它在不同的尺度上預(yù)測(cè)邊界框和類(lèi)別概率。SSD使用默認(rèn)框（anchor boxes）來(lái)預(yù)測(cè)不同尺寸的目標(biāo)，這使得它能夠檢測(cè)到不同大小的對(duì)象。

6. RetinaNet

RetinaNet是另一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，旨在解決在極端類(lèi)別不平衡下的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題（注：由于要求中未完全描述RetinaNet的具體內(nèi)容，此處僅作簡(jiǎn)要提及）。

還有一些其他創(chuàng)新算法，如CornerNet和CenterNet等，這些算法在速度、精度和適應(yīng)性上各有特點(diǎn)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)不斷演進(jìn)。