在目标检测技术中，常见的问题可以包括以下几个方面：

  1. 边界框定位问题：在目标检测中，边界框的准确定位是非常关键的。常见的问题包括边界框过大或过小，边界框位置不准确等。

  2. 目标遮挡问题：当目标被其他物体或者背景部分遮挡时，目标检测算法往往难以准确地检测到目标。这种情况下，需要考虑如何处理目标遮挡的问题。

  3. 多目标检测问题：在图像或视频中可能存在多个目标，目标检测算法需要能够准确地检测出所有目标。然而，当目标之间重叠或者相互靠近时，多目标检测会面临一定的挑战。

  4. 目标尺度变化问题：目标在图像中的尺度可能会发生变化。这就要求目标检测算法能够适应不同尺度的目标，并能够在不同尺度上准确地检测目标。

  5. 目标类别识别问题：目标检测不仅需要检测出目标的位置，还需要对目标进行类别识别。然而，目标的类别可能会产生混淆，特别是当目标之间有相似的外观特征时，会增加识别的难度。

  6. 目标姿态变化问题：目标在图像中可能会以不同的姿态出现，例如旋转、倾斜等。这就要求目标检测算法能够对目标的姿态变化具有一定的鲁棒性。

  7. 复杂背景问题：在一些复杂背景下，目标很容易被背景干扰，从而导致目标检测的准确性下降。如何处理复杂背景下的目标检测问题是一个挑战。

  以上是目标检测技术中常见的问题，针对这些问题，研究者们提出了许多解决方法，如基于深度学习的目标检测算法、多尺度目标检测算法等，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。