目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个核心任务，其主要目的是在图像或视频中识别并定位一个或多个目标物体。具体来说，目标检测不仅需要判断图像中是否存在特定物体，还需要确定这些物体的具体位置，并通过在物体周围绘制边界框来实现。这一过程通常包括以下几个步骤：
- 目标定位：在图像中搜索可能包含目标的区域，并确定这些区域的位置。
- 目标分类：对检测到的目标进行分类，确定其属于哪个类别。
- 边界框绘制：在目标物体周围绘制边界框，以标定其位置。
目标检测的应用非常广泛，包括自动驾驶、视频监控、人脸识别、医学图像分析等多个领域。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测技术逐渐成为研究热点，并且取得了显著的成果。
目标检测与图像分割不同，后者需要判断每一个像素属于哪一个类别，而目标检测则是针对图像中的多个物体进行分类和定位。目标检测是许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割和目标追踪。
目标检测是一个复杂的多任务学习问题，它结合了目标定位和目标分类两个任务分支，是计算机视觉领域的一个重要研究课题。
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