目标检测（Object Detection） 的十年（2015–2025），是从“寻找局部特征”到“理解全局语义”，再到“感知物理占位”的革命性历程。

如果说过去的目标检测是在照片里画框，那么现在的目标检测则是在重构整个三维世界的逻辑关系。

一、 算法架构的三个代际演进

1. 两阶段（Two-Stage）统治与一阶段（One-Stage）崛起 (2015–2018)

• 核心技术： Faster R-CNN、YOLO (v1-v3)、SSD。

• 特征： * 两阶段： 先用 RPN 选出候选框，再进行分类。代表了当时的精度巅峰（State-of-the-Art）。

• 一阶段： YOLO 将检测视为回归问题，极大提升了速度，让“实时检测”成为可能。

• 痛点： 对小目标检测效果差，且极其依赖**锚框（Anchors）**的预设，调参复杂。

2. 无锚框（Anchor-Free）与 Transformer 介入 (2019–2022)

• 核心技术： CenterNet、FCOS、DETR（DEtection TRansformer）。

• 特征： * 摆脱束缚： 放弃了生硬的锚框，改为预测物体的中心点或边缘，简化了训练流程。

• 全局视野： DETR 首次将 Transformer 引入检测，取消了繁琐的 NMS（非极大值抑制）后处理，实现了真正的端到端检测。

• 意义： 目标检测开始具备了处理长距离依赖关系的能力，识别不再只看局部像素。

3. 大模型、多模态与占用网络时代 (2023–2025)

• 核心技术： Grounding DINO、Segment Anything Model (SAM)、Occupancy Network。
• 2025 现状： * 通用识别： 2025 年的目标检测已不再局限于“预定义类别”。通过 VLM（视觉语言模型），你输入“找一下路边坏掉的共享单车”，系统即便没训练过该类别，也能凭借语义常识定位目标。
• 从“框”到“体”： 智驾领域的 Occupancy 将检测升维至 3D 空间。不再是画框，而是判断空间是否被“占据”，彻底解决了“异形物体”漏检的行业难题。

二、 核心指标十年对比 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：VLA 架构与 eBPF 审计

在 2025 年，目标检测已不再是独立的模块，而是深度嵌入了 VLA（视觉-语言-动作） 架构中：

1. 端到端感知执行一体化：
   2025 年的旗舰算法（如 YOLOv12 或最新的端到端智驾模型）直接将原始图像输入神经网络。检测不再是中间产物，而是为了直接生成避障动作（Action）。中间省去了大量的人工定义规则，响应速度提升了 5-10 倍。
2. eBPF 内核级性能监控：
   针对 2025 年超大规模检测模型的实时性要求，系统引入了 eBPF 监控。它在内核层实时监控图像帧从网卡（或摄像头接口）到 NPU 内存的搬运时间。如果检测到显存由于目标数量激增（如进入闹市区）产生阻塞，eBPF 会毫秒级触发动态分辨率调整，优先保住核心安全目标的检测。
3. 语义驱动的“意图检测”：
   现在的检测器不仅能识别“这是一个行人”，还能通过大模型的逻辑推理输出“这是一个正准备横穿马路的行人”。检测器从识别物理属性，进化到了识别行为意向。

四、 总结：从“画框”到“懂世界”

过去十年的演进，是将目标检测从一个**“二维图像分类器”打造成了机器人的“认知本能”**。

• 2015 年： 它是一个计算器，在像素堆里找规律。
• 2025 年： 它是一个数字生命，在 3D 物理世界中通过常识和推理，实时构建出对生存环境的深度理解。