人脸检测是不是目标检测呢？

人脸识别和目标检测都是计算机视觉领域的重要应用之一，但它们的应用场景和方法有所不同。

人脸识别是一种通过计算机技术对照片、视频等图像中的人脸进行识别的技术。人脸识别一般分为两个步骤：人脸检测和人脸识别。人脸检测是指在一张图片或视频中寻找到可能包含人脸的区域，也就是检测图像中的人脸位置；人脸识别则是根据检测到的人脸，通过计算机算法将其与预存储的人脸信息进行比对，以确定检测到的人脸是否属于预存储的人脸。

目标检测则是指在图像或视频中检测出特定类别的物体，并标注出其位置。目标检测的应用场景非常广泛，如自动驾驶、安防监控、智能家居等领域都有着重要的应用。目前主流的目标检测算法一般分为两种：基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和单阶段检测器（SSD、YOLO等）。基于区域的卷积神经网络先通过一些方法生成若干个候选物体框，然后对每个物体框进行分类和位置回归；而单阶段检测器则是直接对图像进行分类和位置回归，速度更快但精度相对较低。

人脸检测是目标检测的一种，它是目标检测中的一个子任务。目标检测是指在图像或视频中检测出特定类别的物体，并标注出其位置。而人脸检测则是指在一张图片或视频中寻找到可能包含人脸的区域，也就是检测图像中的人脸位置。

人脸检测和其他目标检测任务相似，都需要使用计算机视觉算法来进行物体检测。

不同之处在于，人脸检测通常需要更高的准确率和鲁棒性，因为人脸在形态、光照、角度等方面都具有很大的变化性，对算法的鲁棒性和可靠性提出了更高的要求。但是，人脸检测和其他目标检测任务一样，都需要经过物体检测和分类两个步骤来完成任务。