目标检测领域的SOTA模型

目前目标检测领域的SOTA（State-of-the-Art）模型包括：

1. EfficientDet：EfficientDet是一种高效的目标检测模型，它结合了EfficientNet网络和BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）进行特征提取和特征融合。EfficientDet在准确性和计算效率方面取得了较好的平衡。

2. Cascade R-CNN：Cascade R-CNN是一种级联的目标检测模型，它通过级联多个R-CNN模块来逐步提升检测性能。Cascade R-CNN在准确性方面具有较好的表现，但相对计算量较大。

3. CenterNet：CenterNet是一种基于中心点预测的目标检测模型，它利用中心点作为目标的表示并预测目标的边界框和类别。CenterNet在速度和准确性方面都取得了较好的结果。

4. YOLOv4：YOLOv4是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的最新版本，它采用了一系列改进，包括使用更强的骨干网络、更多的特征层级、更精细的预测等，以提升检测性能。

这些模型都在不同的数据集上取得了很好的表现，并且持续有新的模型被提出来进一步推动目标检测的发展。请注意，这里提到的模型是截至目前为止的情况，随着研究的进展，未来可能会有新的SOTA模型出现。