One-stage目标检测与Two-stage目标检测的区别?

Two-stage目标检测算法:先进行区域生成(region proposal,RP)(一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。其精度较高,速度较慢。

主要逻辑:特征提取—>生成RP—>分类/定位回归。

常见的Two-stage目标检测算法有:Faster R-CNN系列和R-FCN等。

One-stage目标检测算法:不用RP,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。其速度较快,精度比起Two-stage算法稍低。

主要逻辑:特征提取—>分类/定位回归。

常见的One-stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD和RetinaNet等。


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