目標檢測是計算機視覺領域中最基礎且最重要的任務之一，是行為識別與人機交互等高層視覺任務的基礎.隨著深度學習技術的發展，目標檢測模型的準確率和效率得到了大幅提升.與傳統的目標檢測算法相比，深度學習利用強大的分層特征提取和學習能力使得目標檢測算法性能取得了突破性進展.與此同時，大規模數據集的出現及顯卡計算能力的極大提高也促成了這一領域的蓬勃發展.本文對基于深度學習的目標檢測現有研究成果進行了詳細綜述.首先回顧傳統目標檢測算法及其存在的問題，其次總結深度學習下區域提案和單階段基準檢測模型.之后從特征圖、上下文模型、邊框優化、區域提案、類別不平衡處理、訓練策略、弱監督學習和無監督學習這八個角度分類總結當前主流的目標檢測模型，最后對目標檢測算法中待解決的問題和未來研究方向做出展望.
目標檢測是計算機視覺領域中最基礎且最具挑戰性的任務之一，其包含物體分類和定位［1］.與此同時，目標檢測作為圖像理解和計算機視覺的基石，它為實例分割、圖像捕獲、視頻跟蹤等任務提供了強有力的特征分類基礎，因此探索高效實時的目標檢測模型是近年來研究的熱點.
傳統的目標檢測方法包括預處理、區域提案、特征提取、特征選擇、特征分類和后處理六個階段.大多數檢測模型關注于物體特征的提取和區域分類算法的選擇，在PASCAL VOC數據集［2］上的檢測準確率以較小步幅增長.Deformable Part?based Model（DPM）［3］ 算法三次在PASCAL VOC目標檢測競賽上獲得冠軍，是傳統目標檢測方法的巔峰之作.然而在2008年至2012年期間，目標檢測模型在PASCAL VOC數據集上的檢測準確率逐漸達到瓶頸.傳統方法的弊端也展現出來，主要包括：（1）算法在區域提案生成階段產生大量冗余的候選框且正負樣本失衡；（2）特征提取器如HOG［4］、SIFT［5］等未能充分捕捉圖像的高級語義特征和上下文內容；（3）傳統檢測算法分階段進行，整體缺乏一種全局優化策略.
最近，深度學習經歷了一段前所未有的發展熱浪，AlexNet［6］在圖像分類任務中的優異表現讓人們重新燃起研究卷積神經網絡的興趣.相比于傳統算法，深度學習利用自動學習數據中的特征表達和學習能力加速了目標檢測的發展，在檢測速度和準確率方面均有顯著提升.正是由于目標檢測技術的快速發展，如今其已廣泛應用于智能視頻監控、機器人視覺、基于內容的圖像檢索、自動駕駛［7，8］等領域.
本文首先介紹目標檢測數據集及其評估指標，之后總結基于深度學習的目標檢測基準模型，再從特征圖、上下文模型、邊框優化、區域提案、類別不平衡處理、訓練策略、弱監督學習和無監督學習這八個方面歸納總結當前主流的目標檢測模型，最后討論目標檢測技術的未來發展趨勢與總結全文.
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目標檢測
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