单阶段目标检测方法详解：速度快、精度高

单阶段目标检测方法是指在一张图像中直接预测出所有目标的位置和类别，而不需要先进行物体候选区域生成，再通过分类和回归等步骤来检测目标。这种方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并在最后一层输出目标位置和类别的预测值。单阶段目标检测方法的优点是速度快、精度高，适用于实时性要求高的应用场景。常见的单阶段目标检测方法包括YOLO、SSD、RetinaNet等。