目标检测技术和图像分类技术是计算机视觉领域中两个不同的任务。

  图像分类技术是指将给定的图像分为不同的预定义类别之一。这个任务的目标是将图像识别为特定类别，例如动物、交通工具、植物等。图像分类通常是通过使用机器学习算法或神经网络对图像进行训练，然后将其分为不同的类别。

  而目标检测技术是指在图像或视频中检测和定位特定对象的任务。目标检测不仅可以识别对象所属的类别，还可以定位它在图像中的位置。目标检测常常使用一些特殊的算法或网络结构来处理这个问题，例如基于深度学习的目标检测算法，如RCNN、YOLO、SSD等。

  目标检测与图像分类的主要区别在于定位的能力。图像分类只需要识别图像所属的类别，而目标检测需要不仅要识别图像中的对象类别，还要定位对象在图像中的位置。因此，目标检测技术相对更为复杂，需要更多的计算资源。

  此外，目标检测可以应用于各种场景，如自动驾驶、视频监控、图像分割等，而图像分类主要应用于识别和分类任务。