object detection(目标检测)就是在给定的图片中，找出图片所在的区域，然后判断这个区域是什么类别。目标检测技术在这几年已经发展得相当的成熟，识别精度还有训练速度在一定程度上已经到达了一个瓶颈期。使用深度学习的目标检测主要常用的方法是使用卷积神经网络提取特征，然后再使用分类器进行分类，还有使用回归方法将检测的目标进行定位。本文主要是介绍目标检测中两阶段目标检测经典的检测算法，以及对比他们的差异性优缺点。本文主要介绍的目标检测方法有，R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN还有Faster R-CNN。

Object Detection in 20 Years: A Survey的PPT版本，目标检测综述

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基于视频的移动目标检测是一个重要且有挑战性的任务，在许多应用中都起 到相当关键的作用。本次论文研读围绕该主题展开，深入阅读了十余篇论文，在 本文总结了视频中移动目标检测的一些主要方法及各自的优劣。