基於深度學習的目標檢測演算法綜述：常見問題及解決方案
導讀：目標檢測（Object Detection）是計算機視覺領域的基本任務之一，學術界已有將近二十年的研究歷史。近些年隨著深度學習技術的火熱發展，目標檢測演算法也從基於手工特徵的傳統演算法轉向了基於深度神經網路的檢測技術。從最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到後面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年時間，基於深度學習的目標檢測技術，在網路結構上，從 two stage 到 one stage，從 bottom-up only 到 Top-Down，從 single scale network 到 feature pyramid network，從面向 PC 端到面向手機端，都湧現出許多好的演算法技術，這些演算法在開放目標檢測資料集上的檢測效果和效能都很出色。
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