双阶段目标检测算法：精确与效率的博弈

双阶段目标检测算法：精确与效率的博弈

目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它涉及在图像或视频中识别和定位多个对象。双阶段目标检测算法是一种特殊的目标检测方法，它通过两个阶段来提高检测的准确性。本文将详细介绍双阶段目标检测算法的工作原理、关键技术和实现方法。

1. 双阶段目标检测算法概述

双阶段目标检测算法，又称为两步目标检测算法，它将目标检测任务分解为两个阶段：区域提议（Region Proposal）和区域分类（Region Classification）。

2. 第一阶段：区域提议

在第一阶段，算法需要从整个图像中快速筛选出可能包含目标对象的区域。这些区域被称为区域提议。

• 选择性搜索：一种流行的区域提议方法，通过颜色、纹理、大小等特征快速生成高质量的区域提议。
• 边缘框连接：通过连接边缘来生成区域提议。

# 伪代码：使用选择性搜索生成区域提议
def selective_search(image):
    # 使用选择性搜索算法