AI面题 | 谈谈目标检测中两阶段和单阶段方法的特点和区别

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大家好，我是起床敲代码，本期给大家带来一道深度学习领域的面题：目标检测中两阶段和单阶段方法的特点和区别。

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问：谈谈目标检测中两阶段和单阶段方法的特点和区别。

答：先来说说目标检测中两阶段和单阶段方法的发展历程和趋势。目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目的是识别图像中的目标，并对它们进行定位。两阶段和单阶段是两种常见的目标检测方法。两阶段方法是最早出现的目标检测方法，它们通常由两个步骤组成：首先是生成候选框（region proposals），然后是对这些候选框进行分类。例如，R-CNN系列算法就是两阶段方法的代表。

随着深度学习的发展，单阶段方法逐渐成为主流。单阶段方法不再需要生成候选框，而是直接对整幅图像进行预测，这样大大简化了流程，并且减少了运算量。一些代表性的单阶段方法有YOLO和SSD。

近年来，目标检测技术不断发展，出现了一些新的方法，例如RetinaNet，它将两阶段方法和单阶段方法的优点结合在了一起。最近，出现了一些基于Transformer结构的目标检测方法，例如DETR，它们具有很强的泛化能力和更快的速度。

再来说说两种方法的特别。二阶段方法的核心思想是首先提出proposal框，通过第一阶段的网络回归出目标框的大概位置、大小及是前景的概率，第二阶段是通过另一个网络回归出目标框的位置、大小及类别；而一阶段网络的核心是，对于输入图像，通过网络直接回归出目标大小、位置和类别。

最后来说说两种方法的区别。

(1) 两阶段目标检测算法比单阶段算法相对来说精度更加高，目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因有以下几点：

1. 正负样本的不均衡性

当某一类别的样本数特别多的时候，训练出来的网络对该类的检测精度往往会比较高。而当某一类的训练样本数较少的时候，模型对该类目标的检测精度就会有所下降，这就是所谓样本的不均衡性导致的检测精度的差异。

对于一阶段的目标检测来说，它既要做定位又要做分类，最后几层中1×1的卷积层的loss都混合在一起，没有明确的分工哪部分专门做分类，哪部分专门做预测框的回归，这样的话对于每个参数来说，学习的难度就增加了。

对于二阶段的目标检测来说(Faster RCNN)，在RPN网络结构中进行了前景和背景的分类和检测，这个过程与一阶段的目标检测直接一上来就进行分类和检测要简单的很多，有了前景和背景的区分，就可以选择性的挑选样本，是的正负样本变得更加的均衡，然后重点对一些参数进行分类训练。训练的分类难度会比一阶段目标检测直接做混合分类和预测框回归要来的简单很多。

1. 样本的不一致性

怎么理解样本不一致性呢？首先我们都知道在RPN获得多个anchors的时候，会使用一个NMS。在进行回归操作的时候，预测框和gt的IoU同回归后预测框和gt的IOU相比，一般会有较大的变化，但是NMS使用的时候用的是回归前的置信度，这样就会导致一些回归后高IoU的预测框被删除。这就使得回归前的置信度并不能完全表征回归后的IoU大小。这样子也会导致算法精度的下降。在第一次使用NMS时候这种情况会比较明显，第二次使用的时候就会好很多，因此一阶段只使用一次NMS是会对精度有影响的，而二阶段目标检测中会在RPN之后进行一个更为精细的回归，在该处也会用到NMS，此时检测的精度就会好很多。

(2) 单阶段目标检测算法比两阶段算法相对来说效率更加高，原因是：单阶段目标检测算法相对于两阶段算法而言，具有更高的效率，主要是因为它在一个阶段中完成了两阶段算法中的两个步骤，即目标的定位和分类。两阶段算法通常首先使用选择性搜索算法对图像中的候选区域进行定位，然后使用分类器对每个候选区域进行分类。这两个步骤分别需要大量的计算资源，因此两阶段算法的效率通常相对较低。

而单阶段目标检测算法则通过使用卷积神经网络 (CNN) 进行端到端的处理，直接在图像中生成多个边界框，并为每个边界框预测分类概率，使得定位和分类在同一个网络中同时完成，大大降低了计算资源的消耗。因此，单阶段目标检测算法的效率通常较高。

好了，以上给大家带来了一道深度学习领域的面题：目标检测中两阶段和单阶段方法的特点和区别，希望我的分享能对你的面试有一点帮助。

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