常见的经典目标检测算法主要包括：
R-CNN 系列57：R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种经典的目标检测算法，它通过卷积神经网络（CNN）提取候选区域特征，然后使用支持向量机（SVM）进行分类。R-CNN 系列包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 等，这些算法在目标检测领域有着广泛的应用和影响。
YOLO 系列54：YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它将目标检测任务作为一个回归问题来处理，从而能够快速检测图像中的目标。YOLO 系列包括 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 等，每个版本都在性能和速度上有所提升。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）4：SSD 是一种“端到端”的检测算法，它在不同尺度上进行检测，能够很好地改善检测速度，满足实时性要求，并且计算精度较高。
DPM（Deformable Part-based Model）2：DPM 是基于传统机器学习的目标检测算法，它遵循“分而治之”的检测思想，通过检测对象的不同部件来识别整个对象，曾是 VOC07、08、09 三年的检测冠军。
这些算法各有特点，R-CNN 系列算法精度较高但速度较慢，YOLO 系列算法速度快适合实时检测，SSD 算法在速度和精度之间取得了较好的平衡，而 DPM 算法则代表了传统目标检测方法的高峰。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测算法已成为主流。
