本文作为系列教程的第二部分，重点介绍了目标检测发展中的几个经典模型。文章解析了用于图像分类的卷积神经网络，包括AlexNet、VGG和ResNet，阐述了它们如何通过深度架构推动图像分类性能的突破。同时，详细讲解了早期用于目标识别的DPM（可变形部件模型）与Overfeat模型，说明了它们在特征提取与区域提议方面的创新思路。内容梳理了从分类到检测的技术演进脉络，为理解现代目标检测方法奠定了基础。