目标检测算法的输出是（）A. 物体类别与边界框B. 图像语义描述C. 像素级分类结果D. 图像生成参数

目标检测算法的核心任务是识别图像中的物体类别并定位其在图像中的位置。因此，其输出必须包含两个关键信息：

1. 物体的类别（如“人”“车”等）；
2. 物体的边界框（用矩形框标注物体位置）。

其他选项中，图像语义描述属于图像分类或captioning任务，像素级分类属于语义分割，图像生成参数与生成模型相关，均不符合目标检测的定义。

目标检测的工作流程如下：

1. 输入：一张图像；
2. 输出：对图像中每个检测到的物体，返回其类别标签和对应的边界框坐标（如左上角坐标、宽度、高度）。
3. 典型应用：如人脸识别中的面部定位、自动驾驶中的目标追踪等。

选项分析：

• A. 物体类别与边界框：正确，符合目标检测的核心输出。
• B. 图像语义描述：错误，属于图像描述任务，不涉及定位。
• C. 像素级分类结果：错误，属于语义分割，需标注所有像素。
• D. 图像生成参数：错误，与图像生成模型相关，如GAN。