目标检测（Object Detection）是计算机视觉的一项基本任务,在智慧医疗、自动驾驶、智能农业等领域均具备应用价值和潜力,因此从理论和应用层面,对目标检测算法进行深入研究具有重要的现实意义。本文重点研究基于深度学习的目标检测算法。通常,基于深度学习的目标检测算法根据其机理可分为二阶段目标检测算法与一阶段目标检测算法。根据现有研究,一般意义上,二阶段目标检测算法精度高、但实时性差;而一阶段目标检测算法精度低、但实时性强。因此为了兼顾实时性和准确性两项性能,本文以SSD（Single Shot Multi-Box Detector）目标检测算法为基准框架,研究如何进一步提升目标的检测精度,本文从以下三个问题的角度展开研究:1.由于在训练集中可能出现前景与背景的高度关联,造成训练数据多样性的欠缺。为缓解此问题,本文提出背景解耦数据扩增策略。该策略以训练集中已标注物体（Ground Truth）为基本对象,对其进行边界框（Bounding Box）镜像、边界框循环平移与“随意”背景扩充的操作。通过使用背景解耦数据扩增策略,使目标检测算法在训练过程中更关注如何学习目标或前景本身的几何或语义特性,隔离与前景高度关联背景的干扰,从而提升目标检测算法对物体本身特征的提取能力。2.SSD、YOLOv1、YOLOv2等一阶段目标检测算法具有较小目标检测性能偏低的缺陷,主要因缺乏特征重采样所致。为解决该问题,提升模型对较小目标的检测效果,本文提出基于多尺度注意力机制的目标检测算法。该算法重点以选择性内核网络与特征金字塔网络作为研究对象,从注意力机制和深浅层特征融合两个角度出发,提升模型对较小目标特征的感知能力。3.在一阶段目标检测算法训练过程中,由于简单样本所引起的梯度淹没,以及特别困难样本引起模型的过拟合,造成样本学习难易程度不一致。为减缓此问题,本文引入梯度均衡机制,及通过在一阶段目标检测算法的代价函数中引入梯度均衡机制,降低特别困难样本与过多数量的简单样本对模型训练过程所造成的影响,增强模型泛化能力与鲁棒性。本文在PASCAL VOC数据集上对所提出的策略与算法进行了评估。实验结果显示,从精度方面看,在相同训练环境和超参数设置下,背景解耦数据扩增策略使SSD目标检测算（基准框架）法在PASCAL VOC 2007测试集上的平均精度从74.30提升到82.65,基于多尺度注意力机制的目标检测算法在此基础上将精度提升到84.84,而梯度均衡机制的引入进一步将平均精度提升到85.35。在实时性方面,由于背景解耦数据扩增策略和梯度均衡机制并不影响实际模型结构,所以并未增加延时,基于多尺度注意力机制的目标检测算法由于引入选择性内核网络与特征金字塔网络,相比SSD网络架构,其模型检测速度从93FPS（2080Ti）,延长到89FPS（2080Ti）,并未显著影响算法的实时性。