在理想汽车的智能驾驶算法中，目标检测是关键环节。请设计一个基于深度学习的目标检测算法框架，并简要说明各个模块的功能。

答题要点

推荐答题框架：可使用 STAR 法则，先说明背景（Situation），再阐述任务（Task）、采取的行动（Action）和预期结果（Result）。关键要点如下：1. 数据输入模块：负责收集和预处理图像或点云数据，如归一化、缩放等操作。2. 特征提取模块：使用卷积神经网络提取输入数据的特征。3. 目标定位与分类模块：根据提取的特征，确定目标的位置和类别。4. 后处理模块：对检测结果进行优化，如非极大值抑制等。示例话术：在设计基于深度学习的目标检测算法框架时，首先是数据输入模块，将原始的图像或点云数据进行预处理。接着特征提取模块利用 CNN 提取数据的深层特征。然后目标定位与分类模块根据这些特征来确定目标的位置和类别。最后通过后处理模块对检测结果进行优化。这样的框架可以有效提高目标检测的准确性和效率。