"One-Stage" 和 "Two-Stage" 是目标检测方法的两种基本架构，它们的主要区别在于如何执行目标检测任务。

选择 Two-Stage 还是 One-Stage 方法通常取决于任务需求和性能要求。

1. Two-Stage 方法通常在准确性上更强大，适用于需要高精度的任务。
2. One-Stage 方法通常更快速，适用于需要实时性能的任务。

Two-stage目标检测框架

如Faster R-CNN，

1. 第一阶段：生成候选区域，
2. 第二阶段：对这些区域进行分类和边界框回归。

Two-stages框架总结：

（基于区域、即 region proposal阶段和区域分类与精细化阶段）

1. Feature extraction
2. Region proposal
3. Classification
4. Bounding Box Regression

One-stage目标检测框架

如YOLO和SSD，YOLO（You Only Look Once）和 SSD（Single Shot MultiBox Detector）

1. 直接在图像上预测目标的类别和位置，省略了候选区域生成步骤。