1999：SIFT
2001：Cascades（LBP与HAAR特征）
2003：Bag of Words
2005：HOG
2006：SPM/SURF/Region Covariance
2007：PASCAL VOC
2008：DPM/Efficient Subwindow Search
2009：HOG-LBP/ImageNet
2010：Improved FV
2011：Selective Search
--------深度学习兴起，机器学习时代来临----------
2012：DCNN AlexNet（Alex和他的导师Hinton：83.6%的Top5精度）
2013：OverFeat (ImageNet:88.8%)
2014：MS COCO/RCNN (VGG的92.7%和同年的GoogLeNet的93.3%)
2015：Fast RCNN/Faster RCNN/VGGNet/GoogLeNet(微软的ResNet：96.43%的Top5正确率)：人类的正确率也只有94.9%
2016：ResNet/SSD
2017：Mask RCNN/DenseNet
---------ImageNet大赛关闭-------------------
-------- 其他----------------------------------
2018CVPR目标检测论文：https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/80861681
2019CVPR目标检测论文：https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/95621146
https://blog.csdn.net/f290131665/article/details/81012556
Pytorch：https://cloud.tencent.com/developer/article/1521649
---------预训练模型YOLO，DarkNet------------
直接使用pretrained model
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