是的，你提到的滑动窗口、困难样本挖掘和边界框回归等思想在传统目标检测算法中确实起到了重要作用，并且在现代深度学习目标检测方法中仍然有所应用。
滑动窗口：滑动窗口是一种常见的区域提取策略，通过在不同位置和尺度上对图像进行固定大小的窗口扫描，以生成候选框。虽然现代深度学习目标检测算法往往采用更高效的区域建议网络（如RPN），但滑动窗口仍然可以用于快速预测并产生候选框。
困难样本挖掘：困难样本挖掘是指从训练数据集中选择那些被分类器或回归器错误分类或预测不准确的样本进行重点训练。这个思想在传统目标检测算法中非常重要，通过关注困难样本可以提高模型对于具有挑战性的样本的泛化能力。在深度学习目标检测中，困难样本挖掘也被广泛应用于损失函数设计、样本权重调整等方面，以提高模型的性能。
边界框回归：边界框回归是用于精细调整检测框位置和尺度的技术。传统目标检测算法中常使用回归方法来修正候选框的位置和大小，使其更加准确地匹配目标。同样，在深度学习目标检测中，边界框回归仍然是一个重要的组成部分，并被广泛应用于各种网络架构中。
这些思想虽然在现代深度学习目标检测方法中得到了改进和演化，但它们的基本原理和概念仍然在一定程度上被保留并应用。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![KIKUTA et al. [1] analyzed the possibility of freight transportation in urban subway in detail. BEHIRI et al. [2] analyzed the success of subway transportation in Dresden, Paris and New York, mainly focused on the train scheduling problem, and bui...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162216033652866.png)
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