目标检测前言
发布时间：2023年12月28日
One-Stage：
例如SSD、YOLO
基于anchors直接进行分类以及调整边界框
优点
检测速度快
Two-Stage：
例如Faster-RCNN
1）通过专门模块去生成候选框（RPN 全称是Region Proposal Network，中文称为区域建议网络），寻找前景以及调整边界框（基于anchors）
? ? ? ? 前景：我们所需要检测的目标都归于前景，不敢兴趣的都属于背景。
2）基于之前生成的候选框进行进一步分类以及调整边界框（基于proposals）
优点
检测更准确
文章来源:https://blog.csdn.net/llf000000/article/details/135277155
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我的编程经验分享网邮箱：chenni525@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
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