目前比较好的目标检测技术主要包括以下几种：
Two-stage目标检测方法
D2Det：通过提高定位精度和分类准确率来提升目标检测效果，提出了dense local regression （DLR） 和 discriminative roi pooling （DRP） 两个模块。
R-CNN系列：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，优势是准确度高，但对速度要求较高。
One-stage目标检测方法
YOLO系列：如YOLOv5、v7和v8，具有较好的稳定性和适应性，尤其在实际应用中表现突出。
SSD （Single Shot Detector）和 RetinaNet：单次多框检测器，具有较快的速度。
融合关键点检测任务
CentripetalNet：通过提高角点匹配的正确率和引入新的卷积模块，提升了目标检测的定位精度。
改进的网络结构
DetectoRS：通过改进FPN和dilation convolution模块，提出了Recursive Feature Pyramid （RFP） 和 Switchable Atrous Convolution （SAC），提升了目标检测效果。
其他先进算法
FCOS：一种无锚点目标检测方法，通过改进特征金字塔网络（FPN）和位置敏感得分（PSA）提高了检测精度。
CornerNet：通过中心点检测和角点检测，提高了目标检测的精度和速度。
ExtremeNet：通过扩展预测边界框，提高了目标检测的精度。
TridentNet：通过引入三路特征金字塔网络，提高了目标检测的性能。
FSAF：通过特征注意力模块，提高了目标检测的精度。
FoveaBox：通过在特征图上应用注意力机制，提高了目标检测的精度。
Cascade R-CNN：通过级联多个检测器，提高了目标检测的精度，mAP达到50.9%。
建议
选择合适的方法：根据具体应用场景的需求，选择适合的方法。例如，对于实时性要求高的场景，可以选择YOLO系列或SSD；对于高精度要求的场景，可以选择R-CNN系列或改进的网络结构如DetectoRS。
关注最新研究：目标检测领域技术更新迅速，建议定期关注最新的研究论文和开源项目，以获取最新的技术进展和应用案例。
实际应用测试：在实际应用中，进行充分的测试和评估，以确定哪种方法最适合具体任务和数据集。