视觉目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。其目标是准确识别和定位图像或视频中感兴趣的目标对象。随着深度学习技术的发展和应用，目标视觉检测取得了显着的进展，并在自动驾驶、智能安防、人脸识别等多个领域得到了广泛的应用。然而，视觉目标检测仍然面临着许多挑战，例如小目标视觉检测目标检测、鲁棒性不足、多目标检测等。下面将从以下几个方面讨论目标检测研究的趋势。

1.小目标检测 小目标检测是目标检测领域的一个重要问题。在实际应用中，经常需要检测不同尺寸的目标，包括较小的目标。但由于小目标的特点，其特征不明显、目标形状复杂、目标与背景对比度较低，使得小目标的检测变得更加困难。因此，提高小目标检测的准确性和鲁棒性是未来的研究方向之一。可以采用多尺度检测策略、特征增强技术、注意力机制等方法来解决小目标检测问题。

2.鲁棒性提升在实际应用中，目标检测系统往往需要在不同的环境条件下工作，如光照变化、天气变化、图像噪声等，这些因素对目标检测系统的鲁棒性提出了挑战。因此，提高目标检测算法的鲁棒性是未来的研究方向之一。通过引入图像增强技术、特征选择与组合、模型自适应等方法，可以提高复杂环境下目标检测系统的性能。

3.多目标检测在实际应用中，经常需要同时检测多个目标。然而，传统的目标检测方法通常基于滑动窗口或区域提议框架。该方法在处理多个目标时存在计算复杂度高、目标重叠等问题。因此，设计高效的多目标检测算法是未来的研究方向之一。多目标检测问题可以利用目标之间的关联信息、集成深度学习和传统方法等技术来解决。

4.高效的目标检测算法，目前随着深度学习技术的发展，目标检测算法取得了不断的进步。然而，许多深度学习模型在训练和推理阶段需要大量的计算资源，导致算法的实时性较低，难以在嵌入式设备上部署。因此，设计高效的目标检测算法是未来的研究方向之一。可以利用模型压缩、剪枝、量化等技术来减少模型的计算量和内存占用，提高目标检测算法的实时性和可部署性。

5.与其他领域的融合目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，与其他领域的融合也是未来的研究方向之一。例如，与自然语言处理领域相结合，可以实现图像中目标的语义级理解和描述；与机器人领域相结合，可以实现机器人的自主导航和环境感知。因此，未来的研究方向之一是目标检测与其他领域的深入研究和应用。

综上所述，目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。未来的研究趋势主要包括小目标检测、鲁棒性提升、多目标检测、高效目标检测算法以及与其他领域的融合等。这些研究方向将有助于进一步提高视觉目标检测算法的准确性、鲁棒性和实时性，推动目标检测在实际应用中的广泛应用。