目标检测简单来说是将一张图片中所有需要检测的目标都用框选出来，并且附加目标的置信度。目标检测的网络可以分为两种：
对于Two-stage而言，检测过程分为以下两步：
①通过专门的模块生成候选框（例如Faster R-CNN所用的Region Proposal Network），寻找前景（要检测的目标），针对生成的anchors（基于一个中心点创建出的几种大小和长宽比的框）调整边界框；
②根据第一步生成的候选框进行进一步分类，并且根据proposals（对anchor第一次做回归得到的结果）调整边界框。
代表网络：R-CNN、Faster R-CNN。
而对于One-stage，检测过程为直接通过anchors进行分类和调整边界框。
代表网络：YOLOv1~v7、SSD、DSSD等。
One-stage的检测速度更快、但是效果较差；Two-stage的检测更准确、速度相对One-stage更慢。
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