深度学习目标检测：单步算法与双步算法比较

基于深度学习的目标检测单步和双步算法在任务流程上主要有以下不同：

单步算法将物体检测和定位任务合并为一个阶段，直接输出检测框和物体类别；而双步算法将物体检测和定位任务分开，先通过物体检测得到候选框，再通过定位网络对候选框进行精细化定位，最终输出检测框和物体类别。
单步算法通常采用全卷积神经网络（FCN）结构，可以端到端地训练，简单高效；而双步算法需要两个阶段的网络分别训练，相对复杂。
单步算法对于小目标检测效果较好，因为其具有多尺度感受野；而双步算法对于大目标的检测和定位效果较好，因为其可以通过候选框进行更精细的定位。

常见的单步算法有：YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）、RetinaNet等；常见的双步算法有：Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）、R-FCN（Region-based Fully Convolutional Networks）、Mask R-CNN等。