李多田
李多田

单阶段目标检测模型的发展历程是什么

单阶段目标检测模型的发展历程始于2012年，当时Fast R-CNN模型首次提出了将目标检测任务分为两个阶段：区域提议阶段和分类阶段。随后，一系列新的单阶段目标检测模型应运而生，如YOLOv1，YOLOv2，SSD等。这些模型通过简化模型架构和增加处理速度，在实际应用中取得了很好的效果。

近几年来，单阶段目标检测模型又发生了很大的变化，例如：YOLOv3模型通过加入多尺度预测，提高了检测精度；RetinaNet模型通过解决类不平衡问题，大幅提升了检测效果；EfficientDet模型则通过结合卷积神经网络和残差网络的优点，实现了高精度和高效率的检测。

总的来说，单阶段目标检测模型的发展历程

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