两阶段目标检测算法是什么

两阶段目标检测算法是一种基于深度学习的目标检测方法，它将目标检测任务分为两个阶段：第一阶段是生成候选框（Region Proposal），第二阶段是对候选框进行分类和回归。在第一阶段，算法使用一些预定义的方法（如Selective Search、EdgeBoxes、RPN等）生成一些候选框，这些候选框被认为可能包含目标物体。在第二阶段，算法对候选框进行分类（判断框内是否有目标物体）和回归（调整框的位置和大小），从而得到最终的检测结果。常用的两阶段目标检测算法包括Faster R-CNN、R-FCN、Mask R-CNN等。相比于一阶段目标检测算法，两阶段目标检测算法可以更准确地定位目标，但是速度较慢。