在深度学习目标检测中，通常我们使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征提取。CNN 的主要结构包括卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。然而，为了最终输出目标的类别和位置信息，通常在网络的最后会连接全连接层。
全连接层在目标检测任务中的作用主要有两个方面：
1. 特征整合： 卷积神经网络通常会将图像中的局部特征提取出来，全连接层则用来整合这些局部特征，生成整体的特征表示。通过全连接层，网络可以将从不同卷积层提取的特征综合起来，形成更高层次的语义信息。
2. 目标分类和位置回归：全连接层的最后一部分通常包括两个子层，一个用于目标分类（分类层），另一个用于目标位置回归（回归层）。分类层负责输出每个类别的概率分数，而回归层负责输出目标框的位置信息。
典型的深度学习目标检测架构（如Faster R-CNN、YOLO等）会使用全连接层来处理从卷积层提取的特征，最终生成目标检测的结果。在近年来的发展中，也有一些轻量级的目标检测模型，它们可能会减少或者完全去除全连接层，以减小模型的参数量和计算复杂度。这样的设计可以更适应嵌入式设备或移动设备等有限资源的场景。
