深度学习目标检测是计算机视觉领域的重要应用之一，旨在从图像或视频中准确地定位和识别出感兴趣的目标物体。其主要分为两个阶段：候选区域生成和目标分类。
在候选区域生成阶段，深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），被用来在图像中生成一系列可能包含目标物体的候选区域。这些候选区域通常是由滑动窗口或选择性搜索等方法生成的。
在目标分类阶段，深度神经网络再次被用来对这些候选区域进行目标分类和定位。对于目标分类，常用的方法是使用卷积神经网络中的全连接层，将候选区域的特征与不同的目标类别进行匹配，并输出一个概率分布。一般来说，分类器会利用softmax函数对这些概率进行标准化，最终确定每个候选区域所属的目标类别。在目标定位方面，常用的方法是使用回归模型来预测目标的位置和大小，具体来说，回归模型会输出一个包含目标边界框的四个坐标值的向量，用来精确定位目标的位置。
目标检测作为计算机视觉领域的核心问题之一，由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。但随着深度学习技术的不断发展，目标检测在精度和速度上都取得了显著的进步。
