目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向，有许多经典的开源框架可供使用。以下是一些常用的开源目标检测框架：

  1. TensorFlow Object Detection API：由谷歌开发的开源库，提供了一系列经典的目标检测模型（如SSD、Faster R-CNN）的预训练模型和训练代码。该框架易于使用且功能丰富。

  2. PyTorch：Facebook开源的深度学习框架，拥有强大的计算能力和灵活的操作方式，许多目标检测算法的实现都基于PyTorch，如YOLO、RetinaNet等。

  3. MMDetection：由华为开源的基于PyTorch的目标检测工具箱，具有丰富的目标检测模型和训练/测试算法，支持多种主流的目标检测算法和骨干网络。

  4. Detectron2：由Facebook AI Research开源的PyTorch框架，提供了先进的目标检测算法的实现，如Mask R-CNN、Panoptic FPN等。具有高度的可定制性和灵活性。

  5. YOLO：You Only Look Once（YOLO）系列是一类快速的目标检测算法，主要有YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4等版本。这些算法都有对应的开源实现。

  这些开源框架在目标检测技术研究和实际应用中发挥着重要作用。当然，还有其他的一些开源框架可供选择或参考，选择适合自己的框架需根据具体需求和使用场景进行评估和选择。