目标检测是计算机视觉和数字图像处理领域的一个关键技术，指的是在数字图像或视频中自动识别和定位出特定类别的目标对象。

详细来说，目标检测的任务不仅限于识别出图像中存在的物体，还要准确标出这些物体在图像中的位置，通常是通过绘制边界框来实现的。这一技术涉及对图像中各种特征的分析与提取，包括但不限于颜色、纹理、形状和空间关系等，以区分背景和前景目标，进而确定目标的具体位置和类别。

目标检测在多个领域有着广泛的应用。例如，在自动驾驶中，车辆需要实时检测行人、车辆、交通标志等以确保行驶安全；在安防监控领域，通过目标检测可以自动识别异常行为或特定目标，从而提高监控效率；在医疗影像分析中，目标检测能够帮助医生快速定位病变区域，辅助疾病诊断。

为了实现高效准确的目标检测，研究者们开发了许多算法和模型，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和SSD等。这些算法不断推动着目标检测技术的进步，使其在准确性、速度和鲁棒性方面都有了显著提升。随着深度学习技术的不断发展，目标检测已成为计算机视觉领域中最活跃和最具挑战性的研究方向之一。