物体检测和分类是计算机视觉领域中的重要课题，它们广泛应用于自动驾驶、安防监控以及医疗影像分析等多个领域。本文将从几个关键方面对当前主流的物体检测和分类方法进行梳理和总结。

首先，让我们谈谈物体检测。物体检测主要分为两大类：基于区域的方法和基于回归的方法。基于区域的方法如R-CNN系列，通过候选区域提取特征并进行分类；而基于回归的方法如YOLO（You Only Look Once）则直接从输入图像中预测物体的位置和类别。这两种方法各有千秋，基于区域的方法通常精度更高，但速度较慢；而基于回归的方法则速度更快，但在复杂场景下的表现稍逊一筹。

接下来是物体分类。目前最流行的分类模型基于深度学习架构，如ResNet、VGG和Inception等。这些模型通过卷积神经网络(CNN)提取图像特征，并利用全连接层进行分类。随着技术的进步，注意力机制、Transformer等新技术也被引入到分类模型中，进一步提升了分类的准确性和鲁棒性。

总之，物体检测和分类作为计算机视觉的核心技术，正在不断地发展和完善中。未来的研究将继续聚焦于提高算法的速度、精度以及适应更多复杂场景的能力。🌟

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