本书从深度学习的发展历程开始，系统介绍了基于深度学习的目标检测的基本问题及其相关处理方法与技术，主要内容涉及两阶段和单阶段目标检测的理论、算法和研究成果。本书共6章，包括深度学习神经网络类型、目标检测技术、基于Faster R-CNN的目标检测改进算法、领域自适应及其在目标检测技术上的典型应用、图像识别模型改进及面部表情识别、结论与展望等内容。 本书主要面向人工智能、自动化、电子信息、计算机等专业高年级本科生以及控制科学与工程、信息与通信工程、计算机科学与技术等学科研究生，帮助读者了解目标检测技术的发展过程、基本知识与原理，同时也可供高校相关专业教师、科研人员和工程技术人员阅读参考。