1、目标检测的难度与目标的种类、数量、尺寸、形状、姿态、遮挡等因素有关，种类过多意味着需要检测的目标更加复杂多样，对网络的特征提取和分类能力提出了更高的要求。2、目标检测的训练需要大量的标注数据，种类过多会导致数据集的规模增加，也会增加数据集中的噪声和不一致性，会影响网络的泛化能力。3、目标检测的训练需要平衡不同类别之间的样本分布，种类过多会导致数据集中的正负样本和难易样本不均衡，会影响网络的优化效率和检测精度。4、目标检测的评估需要考虑不同类别之间的性能差异，种类过多会导致评估指标的计算更加复杂，会增加评估结果的不稳定性和不可比性。