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在MXNet中進行物體檢測的基本步驟包括：
數據準備：準備包含標注信息的訓練集和驗證集數據，通常使用Pascal VOC、COCO等常見的數據集。
模型選擇：選擇一個適合物體檢測任務的模型，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
模型訓練：使用訓練集數據對選擇的模型進行訓練，以學習目標檢測的目標。
模型評估：使用驗證集數據對訓練好的模型進行評估，評估模型的性能表現。
模型調優：根據評估結果，對模型進行調優和優化，提高模型的性能。
模型部署：將訓練好的模型部署到實際應用中，進行目標檢測任務。
以上是進行物體檢測的基本步驟，在MXNet中可以通過相應的API和工具實現這些步驟。
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