D（Deformable Parts Model）是一种用于目标检测的算法，主要用于特定目标物体的识别和定位。以下是DPM算法的基本流程：

1. 特征提取：从输入图像中提取特征表示，常用的特征表示包括HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等。

2. 候选框提议：使用滑动窗口的方式在图像上生成一组候选框，每个候选框都是一个矩形区域，可能包含目标物体。

3. 部件模型建立：将目标物体表示为多个部件的组合，每个部件都有特定的位置和形状。这些部件模型是由训练数据中的正样本来学习得到的。

4. 部件匹配：通过在每个候选框内进行部件匹配来确定目标物体的位置和形状。这一过程利用学习得到的部件模型来匹配并定位目标的各个部件。

5. 分类器训练和得分评估：使用SVM（Support Vector Machine）等分类器来对匹配得到的候选框进行分类和评分，以确定是否包含目标物体。

6. 非极大值抑制：对于重叠的候选框，根据分类得分进行非极大值抑制，保留得分最高的候选框。

7. 输出目标检测结果：输出目标检测的最终结果，包括定位框的位置和分类标签。

DPM算法通过使用部件模型来建模目标物体的结构和外观变化，并通过特征提取、部件匹配和分类器评分等步骤来完成目标检测任务。DPM在不同的目标物体识别和检测任务中得到广泛应用，能够有效地处理物体的变形、遮挡和尺度变化等问题。