推荐40个以上比较好的目标检测模型

目标检测是指在图像中找到并标识出特定目标的计算机视觉任务。近年来，机器学习技术的发展使得目标检测取得了长足进步。目前有许多优秀的目标检测模型，下面是推荐的40个以上的比较好的目标检测模型：

1. R-CNN (Regions with CNN features)
2. Fast R-CNN
3. Faster R-CNN
4. Mask R-CNN
5. YOLO (You Only Look Once)
6. SSD (Single Shot MultiBox Detector)
7. RetinaNet
8. FPN (Feature Pyramid Network)
9. R-FCN (Region-based Fully Convolutional Network)
10. M2Det
11. CornerNet
12. CenterNet
13. ATSS (ATtentional Selective Search)
14. Grid R-CNN
15. TRIDENT
16. Hybrid Task Cascade
17. FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection)
18. RepPoints
19. BlazeFace
20. EfficientDet
21. DetNet
22. SOLO (Simple One-stage Object Detection)
23. FCOS-plus
24. ATSS-Retina
25. FoveaBox
26. FreeAnchor
27. FANet (Fast Attentive Network)
28. Guided Anchoring
29. Libra R-CNN
30. AAAI
31. Double-Head R-CNN
32. PointRend
33. CondInst (Conditional Instance Segmentation)
34. Sparse R-CNN
35. PointPillars
36. PolarMask
37. TensorMask
38. AdaptIS
39. SA-FastRCNN
40. CSP (Cascade R-CNN with Spatial Pyramids)

这些模型都在目标检测领域取得了优秀的成绩，具体应用取决于你的具体需求。