二阶段实时目标检测算法

二阶段实时目标检测算法是目前目标检测领域比较流行的算法之一，它主要分为两个阶段：候选框生成和分类。常见的二阶段实时目标检测算法包括Faster R-CNN、R-FCN、Mask R-CNN等。

在候选框生成阶段，算法通常使用一些先进的技术，如深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来生成候选框。这些CNN通常被称为“骨干网络”，它们可以学习图像的特征并提取出具有目标物体的区域。常见的骨干网络包括VGG、ResNet、Inception等。

在分类阶段，候选框将被送入另一个CNN模型中进行分类，以确定每个候选框中是否存在目标物体。这些CNN模型通常被称为“头网络”，它们通常由全连接层、卷积层和激活函数组成。在这个阶段，算法会使用softmax分类器对候选框进行分类。

相比于一阶段目标检测算法，二阶段实时目标检测算法通常精度更高，但是速度较慢。然而，最近的研究表明，通过一些技术的改进，如特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）和RoI Align等技术的引入，二阶段实时目标检测算法的速度已经得到了很大的提升。