機器視覺中的目標(biāo)檢測算法常見的深度學(xué)習(xí)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(luò)（CNN）對每個候選區(qū)域進(jìn)行特征提取，并使用支持向量機（SVM）進(jìn)行分類。

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

2. YOLO系列算法：

YOLO（You Only Look Once）是一種非常高效的目標(biāo)檢測算法，它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為一個回歸問題，并使用單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時預(yù)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(biāo)檢測算法，它使用多層特征圖進(jìn)行物體分類和位置預(yù)測，并通過多尺度預(yù)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(xué)習(xí)模型：

EfficientDet：一種高效且準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測模型，使用了一種高效的骨干網(wǎng)絡(luò)和一組新的檢測頭，在幾個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了先進(jìn)的結(jié)果。

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

這些深度學(xué)習(xí)模型在機器視覺的目標(biāo)檢測任務(wù)中各有優(yōu)勢，可以根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求選擇合適的模型。