通用目的检测技能选型分析陈诉--截止2025年4月
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ca7df8041fe6465782ac1485bac4bc04.png#pic_center前言
本文撰写了一份关于通用目的检测（General Object Detection）的技能选型分析陈诉，覆盖2000至2025年技能演进历程，重点纳入YOLO-World、RT-DETR、Grounding DINO等2024-2025年的最新模型。
陈诉将包括技能界说、行业现状、技能演进门路、模型对比表、性能/效率/复杂度分析，以及根据应用场景的选型矩阵。
文章内容是基于OpenAI的DeepResearch的研究效果和我对目的检测的理解修改得来，删除了一些错误信息和重新编辑了格式，希望读者喜好并有所劳绩。
阅读本文你可以得到知识：
[*]截止2025年4月，目的检测的技能演进门路图
[*]截止2025年4月，目的检测全部模型的性能对比表
[*]截止2025年4月，目的检测的选型建议矩阵
假如喜好，还望点个关注！
正文
我把内容写到个人飞书上，就不重新进行复制了，请点击下面链接进行查看
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通用目的检测技能选型分析陈诉–截止2025年4月
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