双阶段目标检测发展历程

双阶段目标检测是一种基于深度学习的目标检测方法，它的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. R-CNN系列：R-CNN是双阶段目标检测的先驱，它首先使用Selective Search算法生成候选区域，然后对每个候选区域进行卷积网络特征提取和分类，再利用回归模型对每个候选区域进行边界框回归。后续的Fast R-CNN和Faster R-CNN都是在R-CNN的基础上进行改进，使得检测速度和准确率都有所提升。

2. SSD系列：SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种双阶段目标检测方法，它采用单个卷积网络实现了候选区域生成和目标检测两个任务。具体来说，它在网络的不同层级上分别预测不同大小和宽高比的边界框，并对这些边界框进行分类和回归。SSD的优点在于检测速度快，但准确率略低于Faster R-CNN。

3. R-FCN系列：R-FCN（Region-based Fully Convolutional Networks）是一种基于全卷积网络的目标检测方法，它将候选区域的分类和边界框回归任务转化为像素级别的分类和回归任务。具体来说，它在卷积特征图上进行滑动窗口操作，对每个像素点预测不同类别的得分和边界框相对于该像素点的偏移量。R-FCN的优点在于速度快，但准确率略低于Faster R-CNN。

4. Mask R-CNN系列：Mask R-CNN是一种双阶段目标检测方法，它在Faster R-CNN的基础上增加了一个分割分支，用于预测每个目标实例的像素级别分割掩码。具体来说，它在卷积特征图上对每个候选区域进行分类、边界框回归和分割掩码预测。Mask R-CNN的优点在于能够同时实现目标检测和实例分割，但速度较慢。