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目标检测是机器人视觉领域要解决的基础任务之一,目标检测的目的是为了确定图像或视频中目标物体所在的位置以及目标的种类。研究了Grid R-CNN和Mesh在目标检测中的应用,针对传统目标检测框架中因阈值选取不当导致的候选框定位误差的问题,提出一种基于级联检测器的目标检测方法,该方法通过级联多个检测器,不断提升IOU阈值,从而得到最佳的候选阈值。在COCO数据集得测试实验表明,该方法相比于传统的目标检测方法具有更高的准确率。