PyTorch目标检测的方法主要包括以下几种：
1. Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）：Faster R-CNN是一种两阶段的目标检测方法。它首先通过提取感兴趣区域（Region of Interest，RoI）来生成候选框，然后使用卷积神经网络对候选框进行分类和边界框回归。
2. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD是一种单阶段的目标检测方法。它使用多个不同尺度的特征图进行预测，通过密集采样和卷积来检测不同大小的目标。
3. YOLO（You Only Look Once）：YOLO是一种快速而准确的目标检测方法。它将目标检测问题转化为回归问题，通过将图片分割为网格并预测每个网格的边界框和类别来实现目标检测。
4. RetinaNet：RetinaNet是一种使用了特殊设计的Focal Loss的目标检测方法。它通过解决类别不平衡问题来提高检测性能，并且在多种尺度上预测目标。
上述方法都可以在PyTorch中实现，并且可以使用已经训练好的模型进行目标检测任务。
