为了提高图像目标的检测精度, 提出一种在残差网络下设计基于困难样本挖掘的目标检测算法。首先阐述基于深度学习的目标检测算法, 即超快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的工作原理, 分析该算法存在的不足与改进方式。在Faster R-CNN的基础上, 为了使模型能提取更有效的深度卷积特征, 选取网络更深的残差网络替换原始的ZF或VGG网络。为了使学习到的网络模型有更强的泛化能力, 在网络训练过程中, 利用困难样本更新网络参数, 使网络训练更充分。在Pascal VOC2007、Pascal VOC2007+Pascal VOC2012和BIT这三个数据集中进行训练和测试, 实验结果显示, 融合了两种方法的Faster R-CNN在这三个数据集上的检测精度分别提升了3.5%、7.1%、6.4%, 提升效果明显。