算法面试（2）-----两阶段检测器（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO、SSD）的区别与优劣？

• 操作系统：ubuntu22.04
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

这是一个计算机视觉面试中的高频核心问题，也是理解目标检测算法体系的关键。

我们从原理、结构、速度、精度、适用场景等维度，系统对比：

🧠 一、基本概念

类型	代表模型	核心思想
两阶段检测器（Two-stage）	Faster R-CNN, R-CNN, Fast R-CNN	先“提名”可能包含目标的区域（Region Proposal），再对每个区域进行分类和精修坐标
单阶段检测器（One-stage）	YOLO系列, SSD, RetinaNet	直接在特征图上密集预测边界框和类别，一步到位

💡 可以类比：

    两阶段 = “先找可疑区域，再仔细检查”
    单阶段 = “一眼扫过去，直接报结果”

二、结构对比（以 Faster R-CNN vs YOLOv5 为例）

✅ Faster R-CNN（两阶段）结构：

• Backbone（如 ResNet）→ 提取特征图
• RPN（Region Proposal Network） → 生成候选框（约2000个）