接着输入网络中对目标进行多尺度特征提取，分别计算出目标的损失函数，再反向传播后进行梯度更新，继续进行特征提取，经过N次迭代计算后得到模型训练权重文件，根据这个模型权重可以计算出模型在验证集中的准确率、召回率和mAP等评价指标。最后，我们再对模型的检测性能进行测试。

您的问题似乎是关于机器学习中目标检测的流程。下面是一个一般的流程：

1. 数据收集和预处理：从图像、视频或其他来源中收集数据，然后将其转换为适当的格式和大小。这包括对数据进行缩放、旋转、裁剪和标准化等处理，以便将其用于模型训练。

2. 特征提取和选择：使用卷积神经网络（CNN）等技术，提取和选择与目标检测相关的特征。这些特征通常包括颜色、纹理、形状、大小和位置等方面。

3. 目标检测算法选择：选择适合您的任务的目标检测算法。例如，可以使用基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、快速R-CNN、更快的R-CNN、SSD、YOLO、Faster-RCNN等。

4. 训练模型：使用已准备好的数据和选择的目标检测算法训练模型。训练过程包括前向传播和反向传播等步骤，以使模型能够正确地预测目标的位置。

5. 模型优化：使用超参数调整、数据增强和模型融合等技术来优化模型。

6. 模型评估：使用各种指标如准确率、召回率、F1分数和平均精度（mAP）等来评估模型的性能。

7. 模型部署：将训练好的模型部署到目标环境中进行测试。可以使用传统的服务器或边缘设备，如手机、相机和物联网设备等。

8. 模型迭代和更新：根据实际应用场景，对模型进行迭代和更新以提高性能。

希望这些信息能对您有所帮助。