摘要
目标检测与定位作为计算机视觉领域的核心研究方向之一，在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域具有至关重要的应用价值。
传统的目标检测与定位方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的流程，难以适应复杂多变的实时场景。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测与定位方法在精度和速度方面取得了显著突破，为实时场景目标检测与定位提供了新的解决方案。
本文首先介绍了目标检测与定位的基本概念，并概述了其发展历程和研究现状。
然后，重点阐述了基于深度学习的目标检测与定位方法，包括目标检测算法、目标定位算法以及深度学习在其中的应用。
此外，还分析了实时场景下目标检测与定位面临的挑战，并探讨了未来的发展趋势。
关键词：目标检测；目标定位；深度学习；实时场景；文献综述
目标检测与定位是计算机视觉领域的基础性问题，其目标是从图像或视频序列中自动识别和定位出感兴趣的目标。
目标检测侧重于判断图像中是否存在特定类别的目标，并确定目标的类别和位置信息。
而目标定位则进一步确定目标在三维空间中的精确位置和姿态信息。
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