目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：1.两步走（two-stage）算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)，2.一步走（one-stage）算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位

One-stage网络以yolo系列网络为代表的,two-stage网络以faster-rcnn为代表的，它们的主要区别1.one-stage网络速度要快很多2.one-stage网络的准确性要比two-stage

、LOSS公式中的几个lambda参数五、预测六、总结论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.02640一、YOLO算法的引入目标检测算法融入于日常生活中，R-CNN系列算法是two-stage

Title:YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection(2016)Link:PaperWebsiteTips:two-stage和one-stage

R-CNN系列算法是目标检测two-stage类的代表算法，本文将从问题背景，创新点，框架模块，训练流程，检测流程五个方面比较，了解它们的的发展历程，以及发展原因。

目标检测模型目标检测可分为两个步骤：Step1:检测目标位置（生成矩形框）Step2:对目标物体进行分类物体检测主流算法主要分为one-stage和two-stageOne-stage：Yolo系列(v1->v2->v3)Two-stage

two-stage相关：一文读懂R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN发展史文章目录一、任务描述二、设计思想三、发展历程1.YOLOv12.YOLOv23.YOLOv34.YOLOv4四

物体检测的两个步骤可以概括为：检测目标位置（生成矩形框）对目标物体进行分类物体检测主流的算法框架大致分为one-stage与two-stage。

最近的许多研究表明，two-stage的方法：首先检测关键点，然后解决一个PnP问题的位姿估计，效果很好。然而，这些方法大多通过回归图像坐标或热图来定位一组稀疏关键点，它们对遮挡和截断非常敏感。

参考文献JacobGM,DasS.GreenWarps:ATwo-StageWarpingModelforStitchingImagesUsingDiffeomorphicMeshesandGreenCoordinates[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.Springer,Cham,2018:740-744.摘要图像拼接是在图像中存在大视差时要解决的难

YOLO贡献目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：两步走（two-stage）算法：先产生候选区域(RegionProposals)然后再进行CNN分类(RCNN系列)。

李杰出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）特征金字塔网络具有处理不同物体尺度变化的能力，因此被广泛应用到one-stage目标检测网络（如DSSD，RetinaNet，RefineDet）和two-stage

前言非极大值抑制算法（Non-maximumsuppression,NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了

FocalLossforDenseObjectDetection文章目录FocalLossforDenseObjectDetection依赖知识简介相关工作典型对象检测器Two-stage检测器One-stage

目标检测算法为了定位目标会生成大量的anchorbox，而一幅图中目标(正样本)个数很少，大量的anchorbox处于背景区域(负样本)，这就导致了正负样本极不平衡two-stage为什么可以避免

上几期我们讲过目标检测One-Stage的代表YOLOv3本来这一期是打算写SSD（One-Stage的另一个代表）的，发现SSD其中涉及的知识是从R-CNN（Two-Stage）来的，故此。

AI编辑：我是小将相比two-stage方法，one-stage的目标检测算法更受追捧。one-stage的模型目前可以分为两大类：anchor-based和anchor-free方法。

cell到bolck构造检测的特征向量DeformablePart-basedModel(DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗+深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage

现代大多数目标检测器的框架是two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习

一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，这一类的典型代表是R-CNN,fastR-CNN,faster-RCNN家族。

与RCNN系的对比RCNN系：two-stage。先找到RegionProposal，然后分类或回归。准确度

这篇论文的主要是对Two-stage目标检测的RegionProposal阶段需要提取的anchorboxes上提出了一些观点。

如何理解代码中的诸多文件夹以及一些常见的改进，CornerNet的学习入门仅此一篇即可——阿波，更新于2020.4.5快速检索写在前面CornerNet简单介绍AdvantageCornerPooling具体介绍思路来源Two-stage

一、YOLO简介  YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了

目标检测中各阶段的意义文章目录目标检测中各阶段的意义目标检测深度学习中经典的检测方法使用一个阶段（One-Stage）的算法的优缺点使用两个阶段（Two-Stage）的算法优缺点目标检测中的指标MAP指标

的损失函数以及如何进行模型训练的相关知识，如下：FasterRCNN的损失函数以及模型训练流程❞本文主要学习：One-Stage/Two-StageSSD模型结构我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作，称为Two-Stage

文章目录1介绍2模型分析2.1整体思想2.2网络结构2.3损失函数3测试4相关资料1介绍YOLO是一种目标检测方法，全称是YouOnlyLookOnce，不同于R-CNN系列的two-stage方法，YOLO

YOLOVSfasterR-CNN二、YOLOV1网络结构和缺点三、YOLOV2相对于V1的改进四、YOLOV3的网络结构和相对于V2的改进五、YOLOV4相对V3的改进一、YOLOVSfasterR-CNN针对于two-stage

对于two-stage的目标检测方法，通常是生成候选框（利用selectivesearch，RPN等），然后再在候选框上进行分类和回归出位置。

文章目录RepPoints:PointSetRepresentationforObjectDetectionRepPointsRPDet实验思考关键词：ICCV2019，anchorfree，two-stage

AbstructSTD（sparse-to-dense），two-stage的方法。（1）第一阶段是对raw-data数据进行一个椭圆的anchor生成一个精确的proposal。

Light-HeadR-CNN:InDefenseofTwo-StageObjectDetectorCodewillbemakepubliclyavailable本文对Two-StageObjectDetector进行改进，主要侧重的是网络结构的简化速度的提升，性能稍有提升。首先说说什么是Two-StageObjectDetector，就是将目标检测分为两个步骤：候选区域提取+候选区域分类，代表性

1、模型原理在two-stage模型中，常见都会预测得到一些目标对象的候选框，这个候选框跟真实值之间一般通过交叉面积(IOU)的计算来判断该框是否为正样本，要保留的候选框。

现有的目标检测器主要分为两种类型：两阶段(two-stage)和单阶段(one-stage)。

引言这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因，并提出FocalLoss提高精度。

SPM-Tracker:Series-ParallelMatchingforReal-TimeVisualObjectTracking论文地址写在前面这又是一篇two-stage的方法，发现今年的CVPR

这是旷视科技+清华大学在2017发布的一篇文章1.动机two-stage算法主要有两部分组成：（1）生成proposal（或说ROI）的过程（body）（2）基于proposal（ROI）的recognition

ReceptiveFieldBlockNetforAccurateandFastObjectDetection代码链接：https://github.com/ruinmessi/RFBNet目前state-of-art的目标检测网络主要是两条路子：two-stage

引言部分：目前的objectdetection基本基于两种框架，一种是two-stage的，是R-CNN一系列的方法；另一种是one-stage的，比如YOLO，SSD。

样本不平衡问题感觉近期研究的论文相对较多，如：2019AAAIGHM，2019CVPRAP-loss，还有2019DRloss，2019IoU-balancedloss，two-stage中也有LibraRCNN

论文下载摘要本文介绍一种神经风格迁移模型，所提出方案即使在零样本设置下也可以产生高质量的图像，且在更改内容几何形状时具有更大的自由度。通过引入TwoStagePeer-RegularizationLayer，图卷积层将潜空间中的风格和内容重新组合在一起。与绝大多数现有方法不同，模型不依赖于任何预训练网络来计算感知损失，且直接在潜在空间进行循环损失优化。引言神经样式转移（NST）研究如何构建模型，这

比较详细，作个备份什么是目标检测（objectdetection）：目标检测（objectdetection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间可能还有重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。目标检测算

目前的目标检测算法分为两类：一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（regionproposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），

比例的defaultbox下（其实就是Anchor），将BBox的输出空间离散化成每个FeatureMap中的点使用了Multi-scale输出，预测时输出的是分数+偏移量（adjustment）减少了Two-stage

作者发现导致one-stage算法性能劣于two-stage算法的主要原因是regionproposal时前景和背景的类别不平衡，为了解决这个问题，提出了关键大招

摘要介绍相关工作堆叠残差学习1两阶段视差计算2多尺度残差学习3网络架构实验1实验设置2架构对比3和其他方法比较总结参考文献摘要为解决在立体匹配内在的病态区域（目标遮挡、重复模式、无纹理区域等）难产生高质量的视差问题，这篇论文提出一种新颖的由两个阶段组成的堆叠卷积神经网络结构。第一个阶段：利用DispNet，加上额外的能够使视差图获得更多细节的反卷积模块。第二个阶段：修正由第一阶段产生的初始视差，结

://github.com/murdockhou/Single-Stage-Multi-person-Pose-Machines二、这篇文章核心思想1、点评了下目前多人姿态估计中的现状：大多数人都在多two-stage

ECCV2018TsingHuaUniversity&&Face++ZemingLi1.Motivation当前的目标检测模型，不管是one-stage还是two-stage，都是采用的ImageNet

paper：FocalLossforDenseObjectDetectionlink：RetinaNet引言目前精度最高的目标检测器都是基于R-CNN结构衍生出来的two-stage目标检测方法，相反one-stage

@mask-rcnn实现视频实时检测OC基于opencv和mask-rcnn的目标检测和实例分割mask-rcnn是一个two-stage的目标检测和实例分割的框架，但官方的github代码只给出了照片的检测