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。
one-stage方法和two-stage方法的区别
最新推荐文章于 2025-06-03 13:44:30 发布
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。
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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎
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