TensorFlow目標檢測的方法通常使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）來訓練模型。其中比較常用的目標檢測模型包括Faster R-CNN、SSD（Single Shot Multibox Detector）、YOLO（You Only Look Once）等。這些模型通過在圖像上滑動窗口或使用anchor boxes來檢測目標，并且通過在訓練過程中使用標記的目標邊界框和類別信息來優化模型的參數。TensorFlow提供了相應的API和工具來訓練和部署這些目標檢測模型。
