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Faster R-CNN、R-FCN、SSD、FPN、RetinaNet和YOLOv3 MobileNet都是目标检测算法，用于在图像或视频中检测和定位物体。

Faster R-CNN是一种先进的目标检测算法。它由两个主要组件组成：区域提取网络（Region Proposal Network，RPN）和分类网络。RPN负责生成潜在的物体候选框，分类网络用于对候选框进行分类和定位。

R-FCN（Region-based Fully Convolutional Networks）通过引入ROI池化操作来消除Faster R-CNN中的全连接层，使网络可以端到端地进行训练，从而提高了计算效率和准确性。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种单阶段目标检测算法，通过在不同尺度的特征图上同时进行预测，实现了更快的检测速度。SSD通过多个不同大小和宽高比的锚框进行物体检测和分类。

FPN（Feature Pyramid Networks）是一种用于解决多尺度物体检测的算法。它通过构建金字塔式的特征图，使得网络在不同尺度的信息都能得到有效的利用，提高了检测的准确性。

RetinaNet是一种基于金字塔结构的目标检测算法。它使用了一种特殊的损失函数（Focal Loss），能够有效地解决正负样本极度不平衡的问题，同时保持了高度的检测准确性。

YOLOv3 MobileNet是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的一种轻量级版本。它通过使用MobileNet作为主干网络，实现了更小的模型体积和更快的检测速度，适用于在资源受限的设备上进行实时目标检测。

综上所述，这些目标检测算法各有特点，适用于不同的场景和应用需求。根据具体的要求和实际情况选择适合的算法可以达到更好的检测效果。