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早期目标检测模型如YOLO、Faster R-CNN只能识别预定义类别，而GLIP将目标检测重新formulate为短语定位任务，Grounding DINO结合DINO检测器与文本编码器实现开放集定位
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8/29/2026
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Unverified目标检测传统上由 YOLO、Faster R-CNN、DETR 等专用架构主导，通过专用检测头回归边界框坐标与类别概率80% similarUnverified相比两阶段检测器如Faster R-CNN，YOLO在推理速度上具有数量级的优势65% similarUnverified主流表格检测方法包括基于规则的启发式算法（如PDFMiner）、深度学习目标检测（如TableFormer）和端到端生成模型65% similarUnverified自动标注管线常见架构是将目标检测模型（如 YOLO 系列、DINO、Grounding DINO）与 SAM 级联，先产出边界框再作为提示输入 SAM 获取精细掩膜64% similarUnverifiedOne-stage检测器（如YOLO、SSD）将候选框生成与分类合并为一步，在单次前向传播中完成所有预测64% similar
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