在小鹏汽车的自动驾驶研发中，需要对大量的图像数据进行目标检测。请设计一个基于深度学习的目标检测系统架构，并说明其主要组成部分和工作原理。

答题要点

采用分层架构和原理分析法回答。先介绍架构整体，再说明各部分功能和工作流程。关键要点：1. 数据采集层：收集车辆摄像头的图像数据。2. 数据预处理层：对图像进行归一化、缩放等操作，提高数据质量。3. 特征提取层：使用卷积神经网络提取图像特征。4. 目标检测层：根据提取的特征进行目标分类和定位。5. 后处理层：对检测结果进行筛选和优化。示例思路：我们的目标检测系统架构分为五层。数据采集层获取图像数据，预处理层对数据进行初步处理。特征提取层通过卷积神经网络提取图像的关键特征。目标检测层根据这些特征判断目标类别和位置。后处理层对检测结果进行筛选，去除误检，提高检测准确性。整个系统通过不断训练和优化，提高目标检测的性能。