深度学习: one-stage/two-stage/multi-stage 目标检测算法

Introduction

Detection主要分为以下三个支系：

Detection算法的几个task

1. 对于不需要预生成RP的Detection算法而言，算法只需要完成三个任务：
   • 特征抽取
   • 分类
   • 定位回归
2. 对于有预生成RP的Detection算法而言，算法要完成的主要有四个任务：
   • 特征抽取
   • 生成RP
   • 分类
   • 定位回归

Detection算法的框架套路

这里写图片描述

multi-stage 算法

最早期的检测算法 (主要为R-CNN、SPPNet) 都属于multi-stage系。这个时候的Selective Serach、Feature extraction、location regressor、cls SVM是分成多个stage来各自单独train的。故谓之曰“multi-stage”：

这里写图片描述

two-stage 算法

到了Fast R-CNN的时候，Feature extraction、location regressor、cls SVM都被整合到了一个network里面，可以实现这三个task一起train了。由于生成RP的task还需要另外train，故谓之曰“two-stage”：

这里写图片描述

到了Faster R-CNN中，虽然RPN的出现使得四个task可以一起被train，但是依然被归类为“two-stage”。（这个地方我也不是很理解。）

one-stage 算法

在YOLOv1中，“生成RP”这一任务被直接丢弃了。因此，整个算法只剩下了一个stage，故谓之曰“one-stage”：

这里写图片描述

[1] 检测任务专题2: two-stage检测 [2] Object Detection–RCNN,SPPNet,Fast RCNN，FasterRCNN论文详解