目标检测论文打包下载： Fast RCNN ，Faster R-CNN，NIN，RCNN，SPPNet，SSD，yolo，YOLOV2，YOLOv3

R-CNN原理：   R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。  对于原始图像， 首先使用Selective Search 搜寻可能存在物体的区域。Selective Search 可以从图像中启发式地搜索出可能包含物体的区域。相比穷举而言， Selective Search 可以减少一部分计算量。下一步，将取出的可能含高物体的区域送入CNN 中提取特征。CNN 通常是接受一个固定大小的图像，而取出的区域大小却各有不同。对此， R-CNN的做法是将区域缩放到统一大小，

详细的介绍最先进深度学习中目标检测算法rcnn,sppnet,fast rcnn,faster rcnn的实现原理和各个算法之间优缺点和递进性的改进的细节实现的效果。