要在AWS和Sagemaker Neo中进行目标检测，可以按照以下步骤进行解决：

1. 准备数据集：首先，需要准备一个包含目标类别和相应标注的数据集。数据集应该包括训练和测试图像。

2. 创建Sagemaker Notebook实例：在AWS控制台中创建一个Sagemaker Notebook实例。该实例将用于编写和运行代码。

3. 导入所需库：在Sagemaker Notebook实例中，导入所需的Python库，包括Sagemaker和其他相关库。

import boto3
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.serializers import JSONSerializer
from sagemaker.deserializers import JSONDeserializer

4. 设置Sagemaker角色：获取Sagemaker角色，并为后续步骤做准备。

role = get_execution_role()

5. 创建Sagemaker训练作业：使用Sagemaker Python SDK创建一个Sagemaker训练作业，将目标检测模型训练的代码和参数传递给训练作业。

estimator = Estimator(
    role=role,
    instance_count=1,
    instance_type='ml.m4.xlarge',
    image_uri='811284229777.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/object-detection:latest',
    hyperparameters={
        'epochs': 10,
        'batch-size': 32,
        'learning-rate': 0.001
    },
)

6. 启动训练作业：使用Sagemaker Python SDK启动训练作业。

training_input_path = 's3://your-bucket/train_data'
estimator.fit({'train': training_input_path})

7. 部署模型：训练完成后，使用Sagemaker Python SDK部署模型。

predictor = estimator.deploy(
    instance_type='ml.m4.xlarge',
    initial_instance_count=1,
    serializer=JSONSerializer(),
    deserializer=JSONDeserializer()
)

8. 使用模型进行预测：使用训练好的模型进行目标检测预测。

import numpy as np

# Load test image
image = np.load('test_image.npy')

# Make prediction
response = predictor.predict(image)

# Process response
# ...

以上是在AWS和Sagemaker Neo中进行目标检测的简要解决方法，包含了一些代码示例。根据具体需求和数据集，可能需要进行一些定制化的修改和调整。