2020年后，基于Transformer的检测器（如DETR）兴起，彻底改变了目标检测的流程。DETR使用全局注意力机制，无需手工设计锚框或非极大值抑制（NMS），实现了真正的端到端检测。传统方法依赖手工设计的特征和两阶段检测器（如Faster R-CNN），而现代方法更倾向于端到端训练、自监督学习和Transformer架构。这些变化共同推动目标检测从特定场景的专用工具，发展为通用视觉理解系统的