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由于一些实际应用场景存在各类复杂的影响因素，传统的目标检测方法不适用于某些场景，会产生很多冗余窗口，检测指标的实施性较差，难以达到良好的效果。而基于深度学习的目标检测算法则摒弃了这些传统算法的缺点，并在物体分类和运算效率、精确度等方面进行了提升和优化。深度学习的目标检测方法采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的特征学习方法，该方法能够自动地找到目标的检测和分类所需的特征。通过卷积神经网络将原始输入信息转化为更抽象、更高维的特征，该方法具有很强的特征表示能力和推广性，在复杂环境中具有很好的效果，能够满足大部分工业领域的需求。

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