目标检测（Object Detection）技术的研究一直以来都是计算机视觉（Computer Vision, CV）领域中最基本、最具有挑战性的研究课题之一。众所周知，目标检测其实就是通过研究获取一套计算模型以及技术，提供计算机视觉应用程序工作时需要的最基本、也最重要的信息——什么位置的什么物体？即在获取到一张图片或者视频信息时，找出图片中感兴趣的物体，要完成两个任务，即分类（Classification）和定位（Localization），最终确定物体的类别和位置。分类任务就是在获取到图片时，判断图片中是否包含有符合需求类别的物体，如果有，则输出一系列带有置信度分数的标签，以指示目标物体存在于输入图像中的概率。目标定位任务的作用则主要是确定输入图片中目标类别所在位置以及范围大小，输出物体的包围框。它是构成许多诸如实例分割（Instance Segmentation）、行为识别（Action Recognition）、图像描述生成（Image Captioning）、目标跟踪（Object Tracking）等其他计算机视觉任务的基础。尤其是近年来，随着互联网技术、人工智能技术的发展，硬件设备的升级更新，以及自动驾驶、人脸检测、视频监控等的需求不断多样化和丰富化，吸引越来越多的研究者和研究机构投入到目标检测的研究热潮中。
计算机视觉在学术研究领域公认的三大顶级国际会议，如IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （ CVPR ）、 IEEE International Conference on Computer Vision（ICCV）和European Conference on Computer Vision（ECCV），有关目标检测的研究报告数量仍在继续增加。除此之外，还有顶级国际期刊Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、International Journal of Computer Vision（IJCV）等计算机视觉期刊以及其他相关期刊目标检测的论文也如雨后春笋般，大量涌现。这充分的向我们证明了一点——目标检测方向的研究，在人工智能发展如火如荼的今天，更是起到了不可或缺的作用，对助力人工智能大方向的发展起到了催化剂和推动剂的作用。
除此之外，目标检测技术在工业领域中，也得到了广泛应用。
（1）在智能交通研究 方面，自动驾驶可谓人尽皆知。在此项研究中，自动驾驶的车辆对周围环境的感知要做到实时、准确，则需要在自动驾驶的系统中部署多种传感设备，其中作为“眼睛”的摄像头，捕获周围的行人、车辆、交通信号灯以及等其他交通指示等，而后进行识别。为无人驾驶保驾护航。
（2）疫情防控期间，随处可见的基于目标检测的红外热像仪，也离不开目标检测技术的加持。给疫情防控工作带来了很大的便利，保证了公共安全。
（3）在智慧医疗领域，目标检测技术能够对患者的病变细胞进行检测，有助于辅助医护人员监控治疗过程，并减少医护人员的工作量，促进医疗资源合理配置。
（4）在军事战争的许多环节，目标检测都发挥出巨大的优势。例如，预警探测、军事制导、战场侦察等方面。
（5）日常生活中，目标检测技术也扮演着重要的角色。例如超市自助付款过程中，在将所有物品扫码后，置于物品台，相机能够检测和记录所有的信息，与扫描商品进行信息进行对比，无误后方可付款。
