目标检测，给出目标位置，类别，不限数据集代码

由于目标检测算法需要大量的数据和计算资源，因此在此无法提供完整的代码。但是，以下是一个基于深度学习的目标检测的框架示例，可以供您参考：

import torch
import torchvision
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载预训练模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 转换图像为Tensor
image = Image.open("test.jpg").convert("RGB")
image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(image)

# 执行预测并得到输出
with torch.no_grad():
    predictions = model([image_tensor])

# 遍历输出结果并输出类别、置信度和边界框坐标
for prediction in predictions[0]["boxes"]:
    print("Class:", predictions[0]["labels"][prediction])
    print("Confidence:", predictions[0]["scores"][prediction])
    print("Box coordinates:", prediction)

这个示例使用了PyTorch中的Faster R-CNN算法实现目标检测。您可以根据自己的需求修改代码并使用适合您数据集的算法进行训练和测试。