目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。
传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别， eg. HOG+SVM 需要专家对目标、环境进行特定的先验知识设计，往往收效甚微。
而深度学习作为一种端到端的学习方式，可以直接对输入的图像进行学习和识别，而无需特定的先验知识。因此基于深度学习的目标检测方法成为了当前研究的热点之一。
常用的深度学习目标检测方法主要包括两种：
1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）系列方法
R-CNN方法是目前业界使用最多的目标检测方法。它采用两个模型：第一个模型是物体区域提取模型，根据图片中的每个区域，生成一个定长的特征向量；第二个模型根据提取出的特征向量进行目标分类。
对于物体区域提取模型，常见的有 Selective Search 和 EdgeBoxes。其原理是通过合并不同的区域，递归生成一个候选区域集合，对于每个候选区域，使用一个预训练好的卷积神经网络（CNN）提取出固定维度的特征向量，这些向量被送到支持向量机（SVM）分类器进行分类。
R-CNN系列方法是准确率最高、效果最好的目标检测方法之一，但是计算速度十分缓慢，因此不适合实时目标检测应用。
2. YOLO（You Only Look Once）系列方法
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