近年來，基於CNN之物體偵測亦從Two-Stage的R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, 一路進化One-Stage的YOLO(You Only Look Once)與SSD( Single Shot Multibox Detector)與其進階版YOLOv2與YOLOv3，而這樣的單一CNN即可同時偵測多類(行人、腳踏車、汽車、機車、巴士等)物體。然而這些模型往往需要極為強大的GPU才能達到即時運算，基於輕、薄、短、小CNN之物體偵測模型(SSD-Mobilenet, SSDLite-MobilenetV2, YOLOv3-MobilenetV2, Pelee)之辨識率雖無法達到State-Of-The-Art，但在嵌入式系統上的效能(NVIDIA TX2或NVIDIA Jetson Nano)已經大略能符合各式物體偵測應用之需求。