在PaddlePaddle框架中實現目標檢測任務，可以使用PaddleDetection工具包。PaddleDetection是基于PaddlePaddle深度學習框架開發的目標檢測工具包，提供了豐富的預訓練模型和訓練/測試腳本，可以快速實現目標檢測任務。
具體實現目標檢測任務的步驟如下：
首先需要安裝PaddlePaddle深度學習框架和PaddleDetection工具包。可以通過PaddlePaddle官方網站提供的安裝指南進行安裝。
準備訓練和測試所需的數據集，數據集需要包含圖片和對應的標注信息，一般使用COCO或VOC格式的數據集。
在PaddleDetection工具包的configs目錄下找到對應的配置文件，根據任務需求修改配置文件中的參數，如網絡結構、數據集路徑、訓練參數等。
使用PaddleDetection提供的訓練腳本開始訓練模型，可以選擇從頭開始訓練或者使用預訓練模型進行微調。
訓練完成后，可以使用PaddleDetection提供的測試腳本對模型進行測試，并評估模型性能。
使用訓練好的模型對新的圖片進行目標檢測預測，得到檢測結果。
通過以上步驟，就可以在PaddlePaddle框架中成功實現目標檢測任務。需要注意的是，為了獲得更好的檢測效果，可以根據實際情況調整網絡結構、數據增強策略等參數。
