如何在不对对象进行分类的情况下仅为获取边界框细节而进行对象定位？

在不对对象进行分类的情况下仅为获取边界框细节而进行对象定位，可以使用目标检测技术。目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在在图像或视频中准确地定位和识别出多个目标对象。

目标检测可以分为两个主要步骤：边界框回归和目标分类。在这个问题中，我们只关注边界框细节，因此可以忽略目标分类这一步骤。

边界框回归是指通过计算目标对象与预定义的边界框之间的差异，来精确定位目标对象的位置。常用的边界框回归算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征、CNN特征等）和基于回归模型的方法（如线性回归、支持向量回归、深度学习中的回归网络等）。

在实际应用中，对象定位常用于目标跟踪、视频监控、自动驾驶等领域。例如，在自动驾驶中，对象定位可以用于检测和跟踪道路上的车辆、行人、交通标志等，以实现智能驾驶。

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需要注意的是，本回答仅提供了一种解决方案，实际应用中可能还需要根据具体场景和需求选择适合的算法和工具。