目标检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中某一类语义对象 (如人、建筑物或汽车)的实例。目标检测的研究领域包括多类别检测、边缘检测、突出目标检测、姿势检测、场景文本检测、人脸检测、行人检测等。
目标检测作为场景理解的重要组成部分，广泛应用于现代生活的许多领域，如安全领域、军事领域、交通领域、医疗领域和生活领域。此外，到目前为止，许多基准在目标检测领域发挥了重要作用，如Caltech ， KITTI ， ImageNet ， PASCAL VOC ， MS COCO ， Open Images V5 。
目标检测任务是找出图像或视频中人们感兴趣的物体，并同时检测出它们的位置和大小。 目标检测技术可以分为两大类：传统方法和深度学习方法。
传统方法主要依赖于手工设计的特征提取器和分类器来完成目标的定位和识别。这些方法包括基于滑动窗口的方法（如Viola-Jones算法）、基于区域提议的方法（如Selective Search）和基于部件模型的方法（如Deformable Part Model）。这些方法虽然在一定程度上取得了一些成果，但是也存在着一些缺点，如特征提取器不够鲁棒、分类器不够准确、速度不够快等。
深度学习方法主要利用神经网络来自动学习特征并进行分类和回归。这些方法可以进一步分为两种类型：基于区域提议的网络（Region Proposal Network, RPN） 和 单阶段网络（One-stage Network）。RPN是指先通过一个网络生成候选区域（Region Proposal），然后再通过另一个网络对每个候选区域进行分类和回归。代表性的RPN有Faster R-CNN、Mask R-CNN等。单阶段网络是指直接通过一个网络对整个图像进行分类和回归，并输出最终结果。代表性的单阶段网络有YOLO、SSD等。
深度学习方法相比传统方法具有更高的精度和速度，在各种数据集上都取得了优异的表现，并且还能够实现端到端（End-to-end）地训练与推理。然而，深度学习方法也面临着一些挑战，如数据量不足、过拟合问题、尺度变化问题、小物体问题等。
总之，目标检测是一个非常有价值且富有挑战性的研究方向，在未来仍然有很大的发展空间。
