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目标检测试图用给定的标签标记自然图像中出现的对象实例,已经广泛用于自动驾驶、监控安防等领域。随着深度学习技术的普及,基于卷积神经网络的通用目标检测框架获得了远好于其他方法的目标检测结果。然而,由于卷积神经网络的特性限制,通用目标检测依然面临尺度、光照和遮挡等许多问题的挑战。本文的目的是对卷积神经网络架构中针对尺度的目标检测策略进行全面综述。首先,介绍通用目标检测的发展概况及使用的主要数据集,包括通用目标检测框架的两种类别及发展,详述基于候选区域的两阶段目标检测算法的沿革和结构层面的创新,以及基于一次