recent advances in deep learning for object detection

近年来，深度学习在目标检测领域取得了很大的进展。其中，一些最新的技术包括：

1. 目标检测网络的改进：通过引入更深的网络结构和更多的卷积层，可以提高目标检测的准确性和速度。

2. 多任务学习：将目标检测与其他任务（如语义分割、实例分割等）结合起来，可以提高模型的综合性能。

3. 端到端学习：通过将目标检测和其他任务的不同阶段（如特征提取、分类、回归等）整合到一个网络中，可以提高模型的效率和准确性。

4. 弱监督学习：通过使用较少的标注数据来训练模型，可以降低数据标注的成本，并提高模型的泛化能力。

5. 目标检测的可解释性：通过对模型的输出进行解释，可以更好地理解模型的决策过程，并提高模型的可靠性和可用性。