本文深入探讨了一阶段（One-stage）和两阶段（Two-stage）目标检测算法的区别。两阶段算法如Faster R-CNN，先生成候选区域再进行分类和定位，精度高但速度较慢。而一阶段算法如YOLO，直接预测物体类别和边界框，速度快但可能牺牲部分准确性。这两种方法各有优劣，适用于不同的应用场景。
one stage 与two stage 解释
Two stage:首先产生候选区域（region proposals），然后利用卷积神经网络对候选区域分类（一般还需要对位置精修）
stage 1：从图像中生成regional proposal（物体备选框，本质上是对物体边框的初步猜想）
Stage 2：从regional proposal 中生成最终的物体边框。
典型的backbone有VGGNet、ResNet。
网络的准确度高、速度相对One-stage慢。
经典算法：
One stage:其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度。
经典算法：
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