PyTorch目標(biāo)檢測的方法主要包括以下幾種：
Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）：Faster R-CNN是一種兩階段的目標(biāo)檢測方法。它首先通過提取感興趣區(qū)域（Region of Interest，RoI）來生成候選框，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對候選框進(jìn)行分類和邊界框回歸。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD是一種單階段的目標(biāo)檢測方法。它使用多個不同尺度的特征圖進(jìn)行預(yù)測，通過密集采樣和卷積來檢測不同大小的目標(biāo)。
YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一種快速而準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測方法。它將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為回歸問題，通過將圖片分割為網(wǎng)格并預(yù)測每個網(wǎng)格的邊界框和類別來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。
RetinaNet：RetinaNet是一種使用了特殊設(shè)計(jì)的Focal Loss的目標(biāo)檢測方法。它通過解決類別不平衡問題來提高檢測性能，并且在多種尺度上預(yù)測目標(biāo)。
上述方法都可以在PyTorch中實(shí)現(xiàn)，并且可以使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行目標(biāo)檢測任務(wù)。
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