本文综合调查了目前使用深度学习进行视觉对象检测的最新进展，特别关注了三个主要方面：检测组件、学习策略和应用与基准，并讨论了许多影响检测性能的因素。

Aug, 2019

本文概述了基于深度学习的物体检测器的最新发展，提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及在识别任务中使用的一些主要骨干架构和现代轻量级分类模型，最后我们比较了这些架构在多个度量标准上的性能。

Apr, 2021

本调查研究了物体检测领域的主要发展现状以及现有典型检测模型的方法和评估数据集，分别分析了一阶段和二阶段检测器的综合概述，并总结了物体检测的传统和新型应用，最后就利用这些物体检测方法构建高效系统的应用建议和发展趋势进行了探讨。

Jul, 2019

本文综述了深度学习方法在目标检测领域的应用及其取得的进展，涵盖了检测框架、特征表示、目标提议生成、上下文建模、训练策略和评估指标等方面，并指出了未来研究的方向。

Sep, 2018

本文综合研究了计算机视觉中物体检测技术在无约束环境下的各种挑战、数据集和最新方法，并进行了方法的比较分析，强调了它们的优缺点，并提出了未来的研究方向，以进一步改善在无约束环境下的物体检测技术。

Apr, 2023

本篇论文提出一个基于深度学习的行人检测系统，通过分析和优化检测流程的每一步，我们提出了一种优于传统方法的架构，在保持低计算时间情况下实现了接近先进方法的任务准确性，并在 NVIDIA Jetson TK1 上测试了该系统。

Oct, 2015

本文讨论了利用卷积神经网络进行场景分类的方法，通过该方法可以自动学习场景中有意义的对象探测器，从而在单个前向传递中实现场景识别和对象定位。

Dec, 2014

本论文介绍了一个基于静态图像物体侦测和一般物体跟踪的完整视频目标侦测框架，并提出了一个时间卷积网络来整合时间信息以规范化侦测结果，在 ImageNet 数据集上进行了评估。

Apr, 2016

本文探讨了基于多帧端到端学习特征和帧间运动的统一方法，该方法扩展了之前的研究并引入了三个新技术来提高视频物体检测性能。

Nov, 2017

本文旨在概述深度学习算法在计算机视觉领域的应用，包括图像分类，目标识别，图像提取和语义分割等方面，同时讨论了构建和训练深度神经网络面临的未来范围和挑战。

Apr, 2018