多目标图像检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展。
其目标在于对图像中多个不同类别的物体进行定位和分类，被广泛应用于自动驾驶、机器人视觉、安防监控等领域。
而卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，极大地推动了多目标图像检测技术的发展。
本文首先介绍多目标图像检测和卷积神经网络的基本概念，并概述其发展历程；其次，重点阐述基于卷积神经网络的多目标图像检测方法，包括基于区域建议的目标检测算法、基于回归的目标检测算法和单阶段目标检测算法；接着，对主流的多目标图像检测模型进行详细分析，包括R-CNN系列模型、YOLO系列模型、SSD模型和CenterNet模型等，并比较其优缺点；最后，总结该领域现存挑战并展望未来研究方向。
关键词：多目标图像检测；卷积神经网络；深度学习；计算机视觉；目标识别
#1.1多目标图像检测多目标图像检测是指在图像中定位和识别多个目标的任务，其目标是在图像中找到每个目标的边界框，并确定每个目标的类别。
与仅关注单个目标的单目标检测不同，多目标检测需要处理目标之间可能存在的遮挡、重叠和尺度变化等复杂情况。
#1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据而设计的深度学习模型，其核心思想是利用卷积层进行局部特征提取，并通过池化层降低特征维度，最终通过全连接层进行分类或回归。
相较于传统图像处理方法，CNN具有以下优势：局部连接:卷积核只与输入图像的一部分连接，参数共享减少了参数数量，降低了计算复杂度，并使网络具有一定程度的平移不变性。
权值共享:同一卷积核在图像的不同位置共享权重，大大减少了网络参数，提高了训练效率，并使网络具有一定程度的平移不变性。
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