[人工智能]One-stage、Two-stage、Anchor-Based、Anchor-Free

One-Stage: YOLOX、FCOS、DETR、Scaled-YOLOv4、EfficientDet。

Two-Stage: VFNet、 CenterNet2。

Anchor-Based: ScaledYOLOv4、 YOLOv5。

Anchor-Free: CenterNet、 YOLOX、RepPoints。

One-stage 目标检测

通过一遍网络就可以得出目标的位置和类别信息。

Two-stage目标检测

先生成一些候选区域(region proposals)，包含一个目标的位置，然后再采取一些后续措施来给候选区域里的目标分类。

Anchor-Based

一般通过滑窗方式产生anchor。在One-stage 目标检测中，这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor；在Two-stage目标检测中，候选区域是 RPN 生成的 proposal，但是 RPN 本身仍然是对滑窗方式产生的 anchor 进行分类和回归。

Anchor-Free

需要确定物体中心和对四条边框的预测，不需要anchor。

预测物体中心时，可以定义一个中心区域，将中心预测融入到类预测里面，也有预测一些点的centerness score。

对于四条边框的预测，都是预测该点到ground truth框的四条边距离。