几篇关于Object Detection方面的博客： 感谢大佬们分享知识

Object Detection.
介绍基本概念，模型，图像标注工具等

目标检测综述类文章.

一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN等），它们是two-stage的，需要先算法产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些（摘自大神的这篇文章)

基于深度学习的目标检测学习总结

一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

R-CNN 论文解读及个人理解

Fast RCNN算法详解