双阶段目标检测方法发展历程

双阶段目标检测方法的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. R-CNN系列：2014年，Ross Girshick等人提出了基于区域的CNN（R-CNN）方法，该方法首次将深度学习应用于目标检测。该方法将图像分为多个候选区域，然后对每个候选区域进行卷积神经网络分类，最后使用回归器精确定位目标。

2. Fast R-CNN系列：2015年，Ross Girshick等人提出了快速区域CNN（Fast R-CNN）方法，该方法通过引入RoI池化层来加速R-CNN。RoI池化层可以在不改变卷积特征图大小的情况下，对每个候选区域进行池化操作，从而减少了计算量和内存消耗。

3. Faster R-CNN系列：2015年，Shaoqing Ren等人提出了更快的R-CNN（Faster R-CNN）方法，该方法引入了区域提议网络（Region Proposal Network，RPN），用于生成候选区域。RPN可以在卷积特征图上直接预测候选区域，从而避免了R-CNN中的候选区域生成步骤，使得目标检测速度进一步提升。

4. Mask R-CNN系列：2017年，Kaiming He等人提出了掩膜区域CNN（Mask R-CNN）方法，该方法在Faster R-CNN的基础上，添加了一个分割分支，用于预测每个候选区域的掩膜。这使得Mask R-CNN不仅可以检测目标，还可以精确地分割目标，应用范围更加广泛。

5. Cascade R-CNN系列：2018年，Zhaowei Cai等人提出了级联区域CNN（Cascade R-CNN）方法，该方法采用级联结构，通过多轮分类和回归来提高检测框的准确性。Cascade R-CNN在Faster R-CNN的基础上，进一步提升了目标检测的性能。

综上所述，双阶段目标检测方法经历了从R-CNN到Cascade R-CNN的发展过程，不断引入新的技术和结构，提高了目标检测的准确性和速度，同时拓展了目标检测的应用范围。