1 R-CNN系列

（1） R-CNN灵感来源：Selective search for object recognition

[论文解读] 图像分割 & 目标识别 | Selective Search和python实现| ＜Selective Search for Object Recognition＞

（2） R-CNN开山之篇：R-CNN

【论文解读】目标检测1：深度学习目标检测的开山鼻祖 |R-CNN详解 | 两阶段目标检测代表

（3） R-CNN起承转合之笔：Fast R-CNN

【论文解读】目标检测2：目标检测的发展之作|Ross大神续作 | Fast R-CNN

（4） R-CNN完全深度学习大成篇：Faster R-CNN

【论文解读】目标检测3：深度学习目标检测 | R-CNN系列里程碑 | 一文弄懂Faster R-CNN

2 YOLO系列

（5）YOLO系列最快的仔：YOLO V1

【论文解读】目标检测3：one-stage系列开山之篇 | 目标检测速度检测大跨步 | YOLO V1详解

（6）YOLO系列重要续作：YOLO V2

（5）YOLO系列原创性idea里程碑：YOLO V3

（6）YOLO官方交接之棒：YOLO V4：

【论文解读】目标检测5：一文看懂yolov4 | 各种框架源码实现 | 详尽的state-of-art

（7）YOLO非官方异军突起、更新超快的"杂牌军"：非官方版本的"YOLO V5"：

3 除R-CNN外其他二阶段

4 除YOLO外其他一阶段

＜Focal Loss for Dense Object Detection＞论文解读

5 其他

（8）SPP-Net

（9）Attention-Net

（10）SSD

（11）R-FCN

（12）SSP-Net

（13）FPN

（14）RetinaNet

（15）SSP-Net

（16）Mask R-CNN

（17）Cascade RCNN

（18）Refine Net

（19）RFB Net

（20）M2Net