機(jī)器視覺中的目標(biāo)檢測算法主要包括以下幾種：

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

R-CNN是目標(biāo)檢測領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作。它首先使用選擇性搜索算法生成候選區(qū)域，然后對每個區(qū)域使用CNN提取特征，接著使用SVM分類器進(jìn)行分類，最后使用回歸器細(xì)化邊界框。但缺點是速度慢，因為它對每個候選區(qū)域獨立運行CNN。

2. Fast R-CNN

Fast R-CNN對R-CNN進(jìn)行了改進(jìn)，使用ROI（Region of Interest）Pooling層來從整個圖像中提取特征，然后對每個ROI進(jìn)行分類和邊界框回歸，從而提高了效率。它通過減少CNN的前向傳播次數(shù)來加速目標(biāo)檢測過程。

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，從而不再依賴選擇性搜索算法。RPN和檢測網(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)檢測視為回歸問題，直接在圖像上預(yù)測邊界框和類別概率。YOLO將輸入圖像劃分為一個個格子（grid cell），每個格子預(yù)測該區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)，這種方法使得檢測速度非?？?，適合實時應(yīng)用。

5. SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SSD也是一種單次檢測模型，它在不同的尺度上預(yù)測邊界框和類別概率。SSD使用默認(rèn)框（anchor boxes）來預(yù)測不同尺寸的目標(biāo)，這使得它能夠檢測到不同大小的對象。

6. RetinaNet

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

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，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，目標(biāo)檢測技術(shù)不斷演進(jìn)。