CNN是基于锚框的目标检测方法还是基于回归的目标检测方法

CNN既可以基于锚框的方法，也可以基于回归的方法进行目标检测。

基于锚框的方法，也称为两阶段目标检测方法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN等。这些方法首先生成候选区域，然后对候选区域进行分类和边界框回归。其中，锚框是指预定义的一系列不同比例和大小的框，用于表示可能存在目标的区域。

基于回归的方法，也称为一阶段目标检测方法，包括YOLO、SSD、RetinaNet等。这些方法直接输出每个像素的类别和边界框，并且通常使用卷积神经网络实现。这种方法通常比基于锚框的方法更快，但精度可能会稍差一些。

总之，CNN可以用于不同类型的目标检测方法，具体使用哪种方法取决于具体的应用场景和需求。