在MAGNet中实现对象检测任务，可以按照以下步骤进行：
数据准备：准备训练集和测试集数据，包括图像和对应的标注信息（bounding box、类别等）。
模型选择：选择适合对象检测任务的模型结构，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
模型训练：使用MAGNet提供的训练接口，将准备好的数据输入模型进行训练，调整模型参数以达到最佳性能。
模型评估：使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1分数等指标，评估模型的性能。
模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，进行对象检测任务的实际预测和应用。
通过以上步骤，可以在MAGNet中实现对象检测任务，并获得准确的检测结果。