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【导读】
2025年已过半，AI领域依旧风起云涌。就在大家还在研究多模态和大模型融合时，YOLOv13 的发布再次把目标检测领域推上热搜，但目标检测，这个曾经被视为CV领域“基础中的基础”，如今也在被频繁问到：“还值得做吗？”但真是这样吗？其实除了 YOLO，还有 DETR、RT-DETR、DINO、Grounding DINO 等一批极具潜力的新模型正悄悄发力。今天我们就来聊聊 2025 年还能不能做目标检测，顺便盘一盘那些你可能还没关注的新方向。
先说最近热度最高的 YOLOv13。作为目标检测界的“王者系列”，YOLO 的每一次更新都牵动着开发者神经。
引入 Flash Attention，提高推理效率，特别适配显存紧张场景
但问题在于：YOLO 系列已经被研究得非常透彻，不管是结构、训练技巧还是优化策略，都有海量论文/教程覆盖，“从中做创新”的空间越来越小。
YOLO 代表的是经典CNN检测范式，而 DETR（Detection Transformer） 则是另一个流派——以 Transformer 架构为核心，彻底改变了检测逻辑。
不过最初的 DETR 训练慢、收敛慢，实际应用受限。于是很多增强版相继诞生：
目标检测的新趋势之一，就是从“纯视觉”向“多模态”迈进。Grounding DINO 就是这个趋势下的明星模型。
它的最大亮点是：图文联合检测能力。
你可以输入一句话：“图中有黄色卡车”，它就能从图片中标出黄色卡车，而不是只识别固定类别。
如果你正在探索多模态、Agent、LLM 视觉插件等方向，Grounding DINO 是非常值得深入研究的目标检测模型。
除了 YOLO 和 DETR，还有一些模型可能没那么“出圈”，但在实际应用中非常靠谱：
核心思想：用固定数量的可学习 proposal boxes（而不是密集滑窗）来进行目标预测，从而大幅减少计算开销。
简单说，它让检测变得“更聪明”：不是全图密集搜索，而是用少量“聪明提问”找到目标。
主要特性：
核心思想：通过高效的 BiFPN（双向特征金字塔网络）结构 + 统一的复合缩放方法，实现模型大小与性能的平衡。
EfficientDet = 高效特征提取器 + 灵活伸缩的骨干网络，适合不同硬件部署。
主要特性：
核心思想：将目标检测与实例分割统一在一个 Transformer 框架下，消除两阶段带来的误差累积。
不再先框目标再掩码分割，而是直接用 Transformer 建立 instance 级表示。
主要特性：
核心思想：将目标检测任务接口化，与大型语言模型（如 GPT、LLaVA）进行协作；支持 Zero-shot/Multimodal/Prompt-based 检测。
检测任务不再是分类框，而是“感知+语言”的交互过程。
OpenSeeD(Open-Vocabulary Scene DEtection)：
UniDet：
很多人觉得目标检测“做不动了”，本质上是因为：
但我们必须看到的是：
目标检测正在向以下方向进化：
2025 年，目标检测依然是计算机视觉中最实用的任务之一。从自动驾驶、工业质检到医疗成像、安全安防，目标检测是很多 AI 应用系统的“感知核心”。
但如果你还在沿用 YOLOv5 + COCO 数据集写代码，那确实会感到“没啥好做”。
只有跳出传统，拥抱多模态、大模型、低资源、实际场景应用，目标检测才会焕发新生。
