传统的目标检测算法 两阶段目标检测算法 单阶段目标检测算法

传统的目标检测算法通常采用手工设计的特征提取器，例如Haar、HOG、SIFT等，再结合分类器如SVM、Adaboost等来实现目标检测。这种方法的缺点是需要手动选择和设计特征提取器，无法适应不同场景下目标的变化。

两阶段目标检测算法首先通过区域提取网络（Region Proposal Network，RPN）生成一系列候选框，然后再对每个候选框进行分类和回归。这种方法的优点是检测精度较高，但需要进行两次计算，速度较慢。

单阶段目标检测算法将RPN和目标分类回归网络合并成一个网络，直接输出候选框的位置和类别信息。这种方法速度较快，但检测精度稍低于两阶段目标检测算法。常见的单阶段目标检测算法有YOLO和SSD。