（一）传统目标检测与深度学习的目标检测方法的联系与区别

传统目标检测方法和深度学习的目标检测方法都是用来检测图像中的目标物体，但是它们的实现方式和效果有所不同。 传统目标检测方法通常基于图像处理和计算机视觉技术，包括特征提取、目标检测和分类等步骤。其中，特征提取是关键步骤，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。传统目标检测方法的优点是速度快、可解释性强，但是对于复杂的场景和目标物体，效果不如深度学习方法。 深度学习的目标检测方法则是基于深度神经网络，通过学习大量的图像数据，自动提取特征并进行目标检测和分类。常用的深度学习目标检测方法包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD等。深度学习方法的优点是准确率高、适用于复杂场景和目标物体，但是需要大量的训练数据和计算资源。 因此，传统目标检测方法和深度学习的目标检测方法各有优缺点，应根据具体应用场景选择合适的方法。