딥러닝 기반 객체탐지 알고리즘은 크게 단일단계 방식의 검출기(single stage detector)과 이 단계 방식의 검출기(two stage detector)로 나뉜다. 이 단계 방식의 검출기는 영역 제안(Region Proposal) 네트워크를 통해 객체로 추정되는 물체의 위치를 선정한 후, 선정된 영역들에 대해서 객체의 클래스 분류를 수행한다. 대표적인 이 단계 방식의 검출기로는 Faster-RCNN [1]}, Mask R-CNN [2]} 등이 있으며, 이 단계 방식의 검출기는 많은 연산량으로 인해 실시간으로 사용되기에 어려움이 많다.

Алгоритмы обнаружения объектов на основе глубокого обучения разделяются на одноэтапные и двухэтапные детекторы. Двухэтапные детекторы определяют позицию предполагаемого объекта с помощью сети регионального предложения (Region Proposal), а затем выполняют классификацию объекта для выбранных областей. Примерами таких двухэтапных детекторов являются Faster-RCNN [1] и Mask R-CNN [2]. Эти детекторы обладают высокими вычислительными требованиями, что затрудняет их использование в реальном времени.