オブジェクト検出（Object Detection）は、人工知能（AI）のコンピュータビジョン分野における技術の一つであり、画像やビデオの中から特定のオブジェクトや物体を自動的に検出するタスクです。つまり、AIモデルが与えられた画像やビデオ内で、事前に指定されたクラスやカテゴリに属するオブジェクトの存在を検知することが目的です。

オブジェクト検出は、以下の主な手法や機能を利用して実現されます：

1. 特徴抽出（Feature Extraction）: オブジェクト検出では、画像内の特徴を抽出するための手法が利用されます。一般的な手法としては、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）などが使用されます。これにより、画像内の局所的なパターンや特徴が検出され、オブジェクトの位置や形状を特定するための情報が得られます。

2. バウンディングボックスの予測: オブジェクト検出では、検出されたオブジェクトを囲むバウンディングボックス（境界ボックス）を予測します。バウンディングボックスは、オブジェクトの位置と範囲を示す矩形領域です。AIモデルは、画像内の各位置におけるオブジェクトの存在確率やバウンディングボックスの座標を推定します。

3. クラス分類: オブジェクト検出では、検出されたオブジェクトがどのクラスやカテゴリに属するかも判別します。AIモデルは、オブジェクトの特徴や形状を元に、予め定義されたクラスやカテゴリにオブジェクトを分類します。例えば、犬や猫、自動車、人などのクラス分類が行われます。

オブジェクト検出は、コンピュータビジョンの応用分野において広く活用されています。例えば、自動運転技術、監視システム、画像認識アプリケーション、物体追跡などで使用され、リアルタイムなオブジェクトの検出と認識を実現しています。