本文介绍了多种基于深度学习的物体部位检测和分类方法，如PDD、PartNet、DP-FCN和ProtoPNet。这些方法通过分析卷积神经网络的输出，提升了细粒度分类和目标检测的性能，并在多个数据集上取得了优异的结果。