本書從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程開始，系統(tǒng)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測的基本問題及其相關(guān)處理方法與技術(shù)，主要內(nèi)容涉及兩階段和單階段目標(biāo)檢測的理論、算法和研究成果。本書共6章，包括深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型、目標(biāo)檢測技術(shù)、基于FasterR-CNN的目標(biāo)檢測改進(jìn)算法、領(lǐng)域自適應(yīng)及其在目標(biāo)檢測技術(shù)上的典型應(yīng)用、圖像識別模型改進(jìn)及面部表情識別、結(jié)論與展望等內(nèi)容。本書主要面向人工智能、自動(dòng)化、電子信息、計(jì)算機(jī)等專業(yè)高年級本科生以及控制科學(xué)與工程、信息與通信工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科研究生，幫助讀者了解目標(biāo)檢測技術(shù)的發(fā)展過程、基本知識與原理，同時(shí)也可供高校相關(guān)專業(yè)教師、科研人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。