在Caffe中实现目标检测任务通常需要遵循以下步骤：
准备数据集：首先需要准备包含目标类别和对应标注框的数据集。可以使用标记工具如LabelImg来标注数据集，并将数据集转换为Caffe的LMDB格式或者HDF5格式。
配置网络结构：根据目标检测任务的需要，选择合适的网络结构，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。在Caffe中可以通过编写prototxt文件来定义网络结构，包括输入数据层、卷积层、池化层、全连接层等。
训练网络模型：使用准备好的数据集和网络结构进行训练。可以通过修改solver.prototxt文件设置训练参数，如学习率、最大迭代次数等。使用caffe train命令开始训练模型。
测试模型：训练完成后，可以使用测试数据集对模型进行评估。可以通过编写测试脚本来加载训练好的模型，输入测试数据，计算检测结果，并评估模型性能。
部署模型：训练好的模型可以部署到实际应用中进行目标检测任务。可以使用Caffe提供的Python接口或者C++接口来加载模型并进行推理。
总的来说，在Caffe中实现目标检测任务需要仔细设计网络结构、准备数据集、进行训练和测试，并最终部署模型到实际应用中。需要注意调整网络结构和参数以提高模型性能和准确率。