总结了最近20年的目标检测网络，包括anchor free ,anchor base, one stage two stage 还还有2个框架结构,mmdetection , paddledet

目标检测综述文章：Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey

对小目标检测算法从检测流程、算法发展、常用评价指标、面临的挑战、小目标检测算法实验、小目标检测经典算法对比等几个方向进行总结，每一个点都很清晰，适合科研者或者研究生、本科生下载阅读使用。

目标检测在2019年又一次实现了巨大的发展，这些是整理的部分基于深度学习的目标检测综述论文。总结过去的研究方法，并对当下大火的深度学习方法进行分析比较，并展望了未来的目标检测研究趋势。

基于深度学习的目标检测综述_李丹.pdf

近年来,合成孔径雷达成像技术因具备全天时和全天候的目标感测能力,在海洋实时监测和管控等领域发挥着重要作用,特别是高分率SAR图像中的舰船目标检测成为当前的研究热点之一。首先分析基于深度学习的SAR图像舰船目标检测流程,并对样本训练数据集的构建、目标特征的提取和目标框选的设计等关键步骤进行归纳总结。然后对检测流程中的各部分对SAR图像舰船目标检测精度和速度的影响进行对比分析。最后根据当前研究现状,深入分析深度学习算法在舰船检测应用中存在的问题,探讨基于深度学习的SAR图像舰船目标检测的进一步研究方向。

A Survey of Deep Learning-based Object Detection 基于深度学习的目标检测综述

计算机视觉与深度学习 | 目标检测综述（RCNN、RPN、YOLOv1 v2 v3、FPN、Mask RCNN、SSD代码类）-附件资源

本资源是word文档，共9765个字，包括参考文献，按照学报格式撰写，这篇文章综述了近年来基于深度学习的目标检测的最新进展，包括传统目标检测，一阶段目标检测以及两阶段目标检测的分析，还分析了在识别任务中使用的一些突出的骨干网络和目标检测中常用的数据集。比较好的目标检测网络对于具有实时性的目标检测研究更为必要。

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