目标检测技术中常用的数据集主要包括以下几个：

  1. COCO（Common Objects in Context）：COCO数据集是目前目标检测领域最为广泛使用的数据集之一，包含超过328,000张图像和250,000个目标实例，涵盖了80个常见的目标类别。

  2. Pascal VOC（Visual Object Classes）：Pascal VOC数据集是一个经典的目标检测数据集，包含20个目标类别，共计20,580张图像和27,450个目标实例。VOC数据集在目标检测和图像分割领域广泛被使用。

  3. ImageNet：ImageNet是一个庞大的图像数据库，有超过1,000个类别的1.2百万图像。ImageNet通常用于大规模目标分类任务，但也可用于目标检测任务。

  4. Open Images：Open Images是由Google开源的一个大规模图像数据集，拥有超过900万张图像，并且标注了超过30,000个类别和数百万个目标实例。Open Images数据集对于目标检测和图像分割领域的研究非常有用。

  除了以上提到的数据集外，还有一些特定领域的数据集，如KITTI数据集（用于自动驾驶中的目标检测和跟踪）、MS COCO Text（用于文本检测和识别）等。此外，一些竞赛比赛（例如ImageNet挑战赛、Microsoft COCO挑战赛等）也提供了特定的数据集供研究者使用。对于特定应用场景和研究目的，选择合适的数据集对于算法的训练和评估都非常重要。