原文：https://www.cnblogs.com/zhaojunjie/p/10886099.html
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1905.05055.pdf
1. 引言
如上圖，從1998~2018年，每年目標檢測相關論文不斷增長。
本文相對於其他目標檢測綜述有以下優點：
- 更加綜合、廣泛的綜述。本文回顧了近20年的400+篇目標檢測相關論文。相對於其他綜述聚焦於局部進展，本文更加全面。
- 對關鍵技術更加深入的探討。本文對一些關鍵技術的起源和作用進行深入探討，如多尺度、難樣本挖掘、邊框回歸等。這是其他綜述所沒有的。
- 檢測加速技術的全面分析。針對pipeline、backbone和數值計算等加速方法進行分析。
- 目標檢測領域當前的難點及挑戰。
2. 目標檢測的20年
2.1 里程碑事件
如上圖所示本節從傳統方法開始，到two-stage的深度方法，最后到one-stage的深度方法。
2.1.1 傳統方法
VJ Detectors 【介紹】【論文】【代碼】
該方法(2001年)是第一篇真正意義上達到實時的檢測方法。它之所以能夠取得如此成績，主要是基於以下改進：
- 積分圖。根據積分圖可以方便的計算原圖每一個區域的特征。
- 特征選擇：使用Adaboost進行特征選擇，多個弱分類器組成強分類器。
- 級聯檢測：由錯到細的檢測結構，提高速度的同時保證精度。