目标检测作为一个基本问题，多年来一直是一个活跃的研究领域。目标检测的主要目标是在给定的图像中从不同类别中识别和定位感兴趣的目标。目标检测是许多其他高级计算机视觉任务的基础[1]，从语义分割[2]到目标跟踪[3]到活动识别[4]。近年来，基于深度学习的方法如卷积神经网络(cnn)在目标检测任务中取得了最先进的性能。由于计算能力和前沿算法的进步，目标检测变得更加准确，从而实现了广泛的现实世界应用。与经典的目标检测方法相比，使用cnn缓解了目标检测中的特征提取、分类和定位问题[5,6,7,8,9,10]。
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