在Java语言中，虽然Java不像Python那样在深度学习和计算机视觉领域有丰富的生态系统，但仍有一些框架和库可以用于目标检测。以下是一些主要的Java目标检测框架和库：

1. Deep Java Library (DJL)

Deep Java Library (DJL) 是一个用Java编写的深度学习框架，支持多种深度学习引擎（如 Apache MXNet、TensorFlow、PyTorch等）。DJL提供了简洁的API来加载和使用预训练的深度学习模型，包括目标检测模型。

• 官网: ​​https://djl.ai/​​
• 示例代码:

Criteria<Image, DetectedObjects> criteria = Criteria.builder()
        .optEngine("TensorFlow")
        .setTypes(Image.class, DetectedObjects.class)
        .optModelUrls("https://resources.djl.ai/test-models/tensorflow/ssd_mobilenet_v2.zip")
        .optTranslator(new SingleShotDetectionTranslator())
        .optProgress(new ProgressBar())
        .build();

ZooModel<Image, DetectedObjects> model = ModelZoo.loadModel(criteria);

2. Deeplearning4j (DL4J)

Deeplearning4j 是另一个用于Java和Scala的广泛使用的深度学习库。它支持多种神经网络架构，包括卷积神经网络（CNN），可用于目标检测任务。

• 官网: ​​https://deeplearning4j.org/​​
• 示例代码:

MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork(new File("path/to/model.zip"));
INDArray output = model.output(input);

3. OpenCV (Java bindings)

OpenCV 是一个开源计算机视觉库，虽然主要使用C++开发，但其Java绑定也提供了很多功能。OpenCV中的一些预训练模型（如Haar级联分类器）可以用于简单的目标检测任务。

• 官网: ​​https://opencv.org/​​
• 示例代码:

CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("path/to/haarcascade_frontalface_alt.xml");
Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image, faceDetections);

4. TensorFlow Java

TensorFlow 提供了Java API，允许开发者在Java应用中加载和运行TensorFlow模型。可以将预训练的目标检测模型（如SSD、Faster R-CNN等）导出为TensorFlow SavedModel格式，并在Java中加载使用。

• 官网: ​​https://www.tensorflow.org/api_docs/java/reference/org/tensorflow/package-summary​​
• 示例代码:

try (SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("path/to/saved_model", "serve")) {
    Session session = model.session();
    Tensor<?> inputTensor = ...;  // Prepare input tensor
    List<Tensor<?>> outputs = session.runner().feed("input_name", inputTensor)
                                        .fetch("output_name").run();
    // Process outputs
}

这些工具和框架可以帮助开发者在Java语言环境中进行目标检测任务。选择具体的框架或库时，应该根据项目需求、模型类型和性能要求来进行决定。