目标识别、目标检测、目标分割、目标跟踪是计算机视觉领域最热门的方向之一。传统机器学习方法中较为常见的做法是在滑动窗口中手工提取特征（例如Hog、SIFT等），然后将提取的特征送入分类器（例如SVM、Adaboost等）中，训练分类器预测输出。而每一类物体都有不同的特征，我们也很难提前知道哪种特征更加优秀，于是近年来目标识别的研究方向转向了深度学习。
目标识别（检测）问题与分类问题不同，识别或检测要求精准定位目标。一种解决问题的思路是将其看作一个回归问题，这种思路解决问题的效果可能并不理想，另一种更为普遍的做法还是使用滑动窗口进行检测。