计算机视觉目标检测技术综述：深度学习、迁移学习、区域建议网络和多任务学习

本文献综述主要探讨了关于计算机视觉领域中的目标检测技术方面的研究。其中，第一篇文献介绍了一种基于深度学习的目标检测方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的方式来提高目标检测的精度。第二篇文献则探讨了使用迁移学习来提高目标检测的效果，该方法可以将已有模型的知识迁移到新模型中，从而提高模型的性能。第三篇文献介绍了一种基于区域建议网络（RPN）的目标检测方法，该方法可以在不同的尺度上进行目标检测，从而提高检测的准确率。最后，第四篇文献介绍了一种基于多任务学习的目标检测方法，在训练中同时学习多个任务可以提高模型的泛化能力和检测精度。综上所述，这些研究为计算机视觉领域中的目标检测技术提供了有益的探索和应用。