深度卷积神经网络以多层次的特征学习与丰富的特征表达能力，在目标检测领域取得了突破进展。概括了卷积神经网络在目标检测领域的研究进展，首先回顾传统目标检测的发展及存在的问题，引出卷积神经网络的目标检测基本原理和基本训练方法；然后分析了以R-CNN为代表的基于区域建议的目标检测框架，介绍以YOLO算法为代表的将目标检测归结为回归问题的目标检测框架；最后，对目前目标检测的一些问题进行简要总结，对未来深度卷积神经网络在目标检测的发展进行了展望。
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