摘要
目标检测作为计算机视觉领域的一项基础性任务，在自动驾驶、机器人视觉、安防监控等领域具有广泛的应用。
近年来，深度学习的快速发展为目标检测带来了革命性的变化，涌现出许多性能优异的算法。
然而，传统的深度学习目标检测算法往往计算量大、模型复杂，难以满足实时性要求，尤其是在资源受限的移动设备或嵌入式系统上。
因此，快速目标检测算法成为了研究热点，其目标是在保证检测精度的同时，尽可能提高检测速度。
本研究针对基于深度学习的快速目标检测算法展开深入探讨。
首先，回顾了目标检测的发展历程，并介绍了深度学习在目标检测领域的应用。
其次，对现有快速目标检测算法进行分类和比较，分析了其优缺点和适用场景。
接着，重点阐述了一些具有代表性的快速目标检测算法的原理、网络结构、训练策略以及性能表现。
最后，总结了快速目标检测算法的研究现状和未来发展趋势，并展望了其应用前景。
关键词：深度学习，目标检测，快速算法，卷积神经网络，实时性
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