在图像目标检测领域中，常用的算法包括：基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和其衍生算法，如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这些算法能够在图像中检测出目标的位置和类别，并具有较高的准确率和实时性。
具体来说，Faster R-CNN是一种端到端的目标检测算法，它通过Region Proposal Network（RPN）来生成候选区域，再用Fast R-CNN来对这些区域进行分类和定位。YOLO算法则采用单一的卷积神经网络同时完成目标检测和定位，实现了更好的速度和准确率。而SSD算法在不同尺度上对特征图进行卷积操作，可以在不同尺度上检测目标，提高了多尺度目标的检测性能。
在实际应用中，可以根据具体场景和要求选择适合的目标检测算法进行应用，以达到最佳效果。同时，还可以结合数据增强、模型微调等技术来进一步提升算法的性能。