NanoDet-PyTorch:基于NanoDet项目进行小裁剪，专门用来实现PyTorch 版本的代码，下载直接能使用，支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测

NanoDet-PyTorch 说明：NanoDet作者开源代码地址： （致敬） 该代码基于NanoDet项目进行小裁剪，专门用来实现Python语言、PyTorch 版本的代码，下载直接能使用，支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测。 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备； 轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。 NanoDet 是一种 FCOS 式的单阶段 anchor-free 目标检测模型，它使用 ATSS 进行目标采样，使用 Generalized Focal Loss 损失函数执行分类和边框回归（box regression） 模型性能 Model Resolut