目标检测的目标是通过确定图像或视频中特定对象的存在，将它们分类到预定义的类别中，并用边界框或掩码标记它们的位置，从而识别和定位这些对象。 与图像分类（标记整个图像）或对象定位（识别单个对象的位置）等更简单的任务不同，目标检测可以同时处理多个不同类别的对象。 例如，自动驾驶汽车的系统必须实时检测行人、车辆和交通标志，每个对象都具有精确的坐标，以便为导航决策提供信息。
在需要识别和空间理解的应用中，目标检测至关重要。 在安全系统中，它可以标记限制区域内未经授权的对象，例如留在机场无人看管的背包。 在零售业中，它可以通过识别货架上的产品来实现自动化库存跟踪。 医疗成像使用它来定位异常，例如 X 光片中的肿瘤。 这些用例依赖于不仅可以对对象进行分类，还可以提供准确的位置数据的模型，从而确保可操作的见解。 开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这一点，利用预训练模型（例如，YOLO、Faster R-CNN）或针对特定需求定制的自定义数据集。
从技术角度来看，目标检测模型将卷积神经网络 (CNN) 与区域提议算法或基于锚框的系统相结合，以平衡速度和准确性。 挑战包括处理不同的对象尺度、遮挡和实时处理约束。 例如，YOLO（You Only Look Once）通过将图像划分为网格并在一次传递中预测边界框来优先考虑速度，而 Faster R-CNN 通过基于区域的细化来提高准确性。 开发人员必须使用平均精度 (mAP) 和推理速度 (FPS) 等指标来评估模型，以满足应用程序的要求。 这种平衡确保无人机检查基础设施或工厂机器人分拣物品等系统在现实条件下可靠地运行。