one stage 与two stage解释
one stage 与two stage 解释
Two stage:首先产生候选区域(region proposals),然后利用卷积神经网络对候选区域分类(一般还需要对位置精修)
stage 1:从图像中生成regional proposal(物体备选框,本质上是对物体边框的初步猜想)
Stage 2:从regional proposal 中生成最终的物体边框。
典型的backbone有VGGNet、ResNet。
网络的准确度高、速度相对One-stage慢。
经典算法:
One stage:其不需要region proposal阶段,直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果,因此有着更快的检测速度。
经典算法:
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