摘要
车辆目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在自动驾驶、智能交通、安防监控等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的车辆目标检测方法取得了显著进展。
本文首先介绍了车辆目标检测的研究背景和意义，并对卷积神经网络的基本原理进行了概述。
然后，对现有的基于卷积神经网络的车辆目标检测方法进行了分类和综述，详细分析了不同方法的优缺点。
重点讨论了基于YOLO系列模型的车辆目标检测方法，并对YOLOv5等最新算法的改进策略和性能表现进行了深入分析。
此外，本文还总结了车辆目标检测常用的数据集和评价指标，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：车辆目标检测；卷积神经网络；深度学习；YOLO；目标识别
车辆目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目标是在图像或视频序列中准确地识别和定位车辆。
近年来，随着智能交通、自动驾驶等领域的快速发展，对车辆目标检测技术的精度、速度和鲁棒性提出了更高的要求。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为深度学习的代表性算法之一，在图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务中取得了突破性进展。
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