在MXNet中进行物体检测的基本步骤包括：
数据准备：准备包含标注信息的训练集和验证集数据，通常使用Pascal VOC、COCO等常见的数据集。
模型选择：选择一个适合物体检测任务的模型，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
模型训练：使用训练集数据对选择的模型进行训练，以学习目标检测的目标。
模型评估：使用验证集数据对训练好的模型进行评估，评估模型的性能表现。
模型调优：根据评估结果，对模型进行调优和优化，提高模型的性能。
模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，进行目标检测任务。
以上是进行物体检测的基本步骤，在MXNet中可以通过相应的API和工具实现这些步骤。
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