目标检测模型哪个速度快

在目标检测模型中，速度快的模型一般是指能够实时或接近实时地进行目标检测的模型。以下是一些速度较快的目标检测模型：

1. YOLO (You Only Look Once): YOLO是一种非常快速的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，并使用单个神经网络来实现端到端的目标检测。YOLO的实时性能较好，可以在实时视频流中进行目标检测。

2. SSD (Single Shot MultiBox Detector): SSD也是一种快速的目标检测算法，它通过在不同尺度的特征图上进行预测，从而检测出多个不同尺度的目标。SSD具有较高的准确率和较快的速度，适用于对速度要求较高的应用场景。

3. EfficientDet: EfficientDet是一系列高效的目标检测模型，它基于EfficientNet作为骨干网络，并使用了一种叫做BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）的特征金字塔网络结构。EfficientDet在速度和准确率上取得了很好的平衡，能够提供较快的目标检测速度。

4. FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection): FCOS是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测算法。它通过在整个特征图上进行密集的预测，避免了锚框的使用，从而提高了检测速度。

需要注意的是，速度与准确率之间存在一定的权衡。通常情况下，速度更快的模型可能会在一定程度上牺牲准确率。因此，在选择模型时，需要根据具体应用需求和场景来平衡速度和准确率的需求。