深度学习目标检测论文科研小班7期

一般来说，一阶段模型在计算效率上有优势，两阶段在检测精度上有优势。对于一阶段和二阶段模型在速度上和精度上的差异，一般有以下原因：

1. 多数一阶段模型是利用预设的锚框（Anchor Box）来捕捉图像可能存在物体的区域，图像中包含物体的框远少于总共的锚框，因而在训练分类器时正负样本数目极不平衡，这会导致分类器训练的效果不好。

2. 二阶段模型在会修正候选框的位置，带来更高的定位精度，同时也增加了模型复杂度。