本文探讨了一阶段和两阶段目标检测算法的区别，前者如YOLO直接对复杂排列的锚点进行分类，忽略内部特征；后者如Faster R-CNN则重新计算特征并分类，强调细节感知。
One stage approach: 在图像上滑动复杂排列的可能bbox（即锚点）,然后直接对框进行分类，而不会利用到物体内部特征，无法感知内部信息。
Two stage approach:对每个潜在框会重新计算图像特征，然后将那些特征进行分类。
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