在前面幾章里，都只做了目標(biāo)檢測(cè)中的目標(biāo)定位任務(wù)，并未做目標(biāo)分類任務(wù)。目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心人物之一，旨在從圖像中識(shí)別出所有感興趣的目標(biāo)，并確定它們的類別和位置。現(xiàn)在目標(biāo)檢測(cè)以一階段模型和兩階段模型為代表的。本章將以簡(jiǎn)單的任務(wù)來對(duì)這兩種模型進(jìn)行介紹。

一、一階段模型（One-Stage Model）

一階段模型是指在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，直接輸入圖像并同事輸出圖中存在的物體類別和對(duì)應(yīng)的位置信息，無需先提取候選區(qū)域。這類模型通常具有較高的檢測(cè)速度，但可能在檢測(cè)精度上略有犧牲。其主要特點(diǎn)是將目標(biāo)檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為回歸問題處理，直接預(yù)測(cè)出目標(biāo)的位置和類別信息。

優(yōu)點(diǎn)：

• 檢測(cè)速度快，適合實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景。
• 模型結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)和部署。

缺點(diǎn)：

• 相對(duì)于兩階段模型，檢測(cè)精度可能稍遜一籌
• 對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)能力仍需進(jìn)一步提升

一階段模型中的典型算法有YOLO（You Only Look Once）系列（YOLO1、YOLO2、......YOLO8）、CenterNet等。在后面的章節(jié)中才會(huì)仔細(xì)介紹這些算法，這里暫時(shí)只用簡(jiǎn)單的檢測(cè)任務(wù)和簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型介紹一階段模型和二階段模型的主要區(qū)別。

如上圖所示，圖像輸入模型中，模型輸出預(yù)測(cè)框坐標(biāo)和預(yù)測(cè)框?qū)?yīng)目標(biāo)的類別，只有一個(gè)階段，預(yù)測(cè)值只需通過一個(gè)模型即可得到。

二、兩階段模型（Two-Stage Model）

兩階段模型在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，首先生成一系列作為樣本的候選區(qū)域（Region Proposal），然后對(duì)這些候選區(qū)域進(jìn)行分類和位置回歸，以確定它們是否包含目標(biāo)物體以及目標(biāo)物體的精確位

優(yōu)點(diǎn)：

• 檢測(cè)精度高，能夠處理復(fù)雜的檢測(cè)任務(wù)。
• 適用于對(duì)檢測(cè)精度要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。

缺點(diǎn)：

• 檢測(cè)速度相對(duì)較慢，難以滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。
• 候選區(qū)域的生成質(zhì)量對(duì)模型的最終性能有較大影響，需要精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

兩階段模型中的典型算法有R-CNN系列，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。其中又以Faster R-CNN使用較為廣泛。在后面的章節(jié)才會(huì)仔細(xì)介紹Faster R-CNN算法。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

如上圖所示，圖像輸入模型中，第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出可能存在目標(biāo)的建議框和與輸入圖像對(duì)應(yīng)的特征圖，再將特征圖和建議框輸入到第二個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，通過對(duì)建議框的篩選回歸和分類得到最終的預(yù)測(cè)框坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的類別，預(yù)測(cè)值需要通過兩個(gè)模型才可得到。兩階段模型在訓(xùn)練時(shí)對(duì)應(yīng)會(huì)有兩個(gè)部分的損失，需要準(zhǔn)備的標(biāo)簽相較于一階段模型多，在模型訓(xùn)練時(shí)推理的時(shí)間也需要更多，但最終的模型的檢測(cè)效果通常下比一階段模型較好。