“目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中：(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html)
图 1. 目标检测发展历程图
可以看出，在2012年之前，在目标检测领域还是以传统手工特征的检测算法为主，但是随着卷积神经网络(CNN)在2012年的兴起，目标检测开始了在深度学习下的暴力美学。在深度学习下，目标检测的效果比传统手工特征效果好太多。直至今日，基于深度学习的检测算法依然是目标检测的主流。
虽然深度学习算法在目标检测中比传统手工特征优秀太多，但是我依然不能忘记传统算法给我们带来的帮助，本文记录了我学习目标检测算法的开始，深入讲述一下传统算法在目标检测的原理和效果。