在Python中进行目标检测，有许多优秀的库可供选择，以下是一些常用的目标检测库，以及它们的特点和使用场景。
1、OpenCV（Open Source Computer Vision Library）：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了数百种计算机视觉算法，包括目标检测，OpenCV支持多种编程语言，包括Python，OpenCV的目标检测功能主要基于传统的机器学习算法，如Haar特征级联和HOG+SVM。
2、TensorFlow Object Detection API：TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，TensorFlow Object Detection API是TensorFlow的一个扩展，专门用于目标检测任务，它支持多种深度学习模型，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN，TensorFlow Object Detection API适用于需要高性能和可扩展性的场景。
3、YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种流行的目标检测算法，它将目标检测任务转化为一个回归问题，YOLO算法速度快，适用于实时目标检测，Python中有一些库实现了YOLO算法，如OpenCV DNN模块和darknet（YOLO的原始实现）。
4、Detectron2：Detectron2是Facebook AI Research团队开发的一个目标检测库，它基于PyTorch框架，Detectron2支持多种深度学习模型，包括Faster R-CNN和Mask R-CNN，Detectron2适用于需要高精度和可定制性的场景。
5、MMDetection：MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具箱，由香港中文大学和旷视科技联合开发，MMDetection支持多种流行的目标检测模型，如Faster R-CNN、RetinaNet和YOLOv3，MMDetection适用于研究和实验场景。
常见问题与解答：
Q1：如何选择适合的目标检测库？
A1：选择目标检测库时，需要考虑以下因素：性能需求（速度和准确性）、易用性、社区支持和可扩展性，对于实时目标检测，YOLO是一个不错的选择；对于需要高精度的场景，可以考虑TensorFlow Object Detection API或Detectron2。
Q2：目标检测库需要哪些硬件支持？
A2：目标检测库通常需要具备一定计算能力的硬件，如高性能CPU或GPU，对于深度学习模型，如TensorFlow Object Detection API和Detectron2，使用GPU可以显著提高计算速度。
Q3：如何使用目标检测库进行自定义训练？
A3：大多数目标检测库都支持自定义训练，需要准备训练数据集，包括带标注的图片和对应的标签，根据目标检测库的文档，配置训练参数和模型结构，使用训练数据对模型进行训练，得到自定义的目标检测模型。