目标检测是近年来理论和应用研究的热点。它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监视系统的核心部分。同时，目标检测也是泛识别领域中的基本算法。人脸识别，步态识别，人群计数和实例分割等任务起着至关重要的作用。在深度学习浪潮出现之前，目标检测精度的进展非常缓慢。依靠传统的依靠手动功能的方法来提高准确性是非常困难的。卷积神经网络（CNN）的问世后，其强大的性能吸引了学者将CNN迁移到其他任务，包括目标检测任务。目标检测的基本任务仍然是一个非常具有挑战性的主题，具有巨大的潜力和改进的空间。从RCNN到FastRCNN，再到FasterRCNN，效率一直在提高，那么如何深入了解目标检测并掌握模型框架的基本操作呢？那么，基于CNN的最经典，最流行的应用应该是图像处理领域。关于卷积神经网络的经典论文的研究对于学习和研究卷积神经网络是必不可少的。