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图像目标检测是找出图像中感兴趣的目标，并确定他们的类别和位置，是当前计算机视觉领域的研究热点。近年来，由于深度学习在图像分类方面的准确度明显提高，基于深度学习的图像目标检测模型逐渐成为主流。首先介绍了图像目标检测模型中常用的卷积神经网络；然后，重点从候选区域、回归和anchor-free方法的角度对现有经典的图像目标检测模型进行综述；最后，根据在公共数据集上的检测结果分析模型的优势和缺点，总结了图像目标检测研究中存在的问题并对未来发展做出展望。