高效目标检测框架：平衡速度与准确性

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它涉及在图像或视频中识别和定位特定物体的过程。在实际应用中，需要兼顾速度和精度，以实现高效的目标检测。本文将介绍一种高效目标检测框架，旨在平衡速度与准确性，并提供相应的源代码进行实现。

首先，我们需要选择一个高效的基础目标检测算法作为框架的核心。在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其实时性和高准确性而受到广泛关注。我们选择YOLOv4作为基础算法，因为它在速度和准确性方面取得了良好的平衡。YOLOv4的源代码可以从开源社区获取。

下面是使用Python编写的一个简单示例，展示了如何在基于YOLOv4的框架上进行目标检测：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv4模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov4.weights'