在盘古3.0中，可以使用多种目标检测算法进行实践。以下是一个使用盘古3.0进行目标检测的示例代码：
```python
import cv2
import paddlehub as hub
# 加载目标检测模型
model = hub.Module(name='yolov3_darknet53_coco2017')
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 使用目标检测模型进行目标检测
results = model.object_detection(images=[img], visualization=True)
# 打印检测结果
for result in results:
for bbox in result['data']:
print(f"类别: {bbox['label']}, 置信度: {bbox['score']}, 边框: {bbox['bbox']}")
```
上述代码使用了盘古3.0中的YOLOv3模型进行目标检测。首先，通过`hub.Module`函数加载YOLOv3模型，并指定模型名称为`yolov3_darknet53_coco2017`，该模型是在COCO2017数据集上预训练的。然后，使用`cv2.imread`函数读取图像。接下来，调用模型的`object_detection`方法对图像进行目标检测，并传入参数`visualization=True`以可视化检测结果。最后，遍历检测结果并打印每个目标的类别、置信度和边框信息。
除了YOLOv3模型，盘古3.0还提供了其他目标检测模型，如Faster R-CNN、SSD等。你可以根据自己的需求选择合适的模型进行实践。使用这些模型进行目标检测的步骤大致相同，只需加载相应的模型并调用相应的方法即可。
请注意，在运行代码之前，你需要先安装盘古3.0和相关依赖库。你可以通过在命令行中运行以下命令来安装盘古3.0：
```
pip install paddlepaddle==2.2.0
pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html
pip install paddlehub==2.1.0
```
同时，请确保已经正确安装了CUDA和CUDNN，并且你的显卡支持CUDA加速。
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