根据定位和分类任务的处理方式，目标检测算法可以分为两大类：
单阶段检测器（One-Stage Detectors）：单阶段检测器将目标检测视为一个回归问题和分类问题的联合任务。它通过在图像中密集地采样候选框并对每个候选框进行目标分类和边界框回归来实现目标检测。常见的单阶段检测器包括 YOLO (You Only Look Once) 和 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等。
两阶段检测器（Two-Stage Detectors）：两阶段检测器将目标检测分为两个独立的步骤：提取候选区域（Region Proposal）和对这些候选区域进行分类与精细调整。首先，通过一些区域提取方法（如Selective Search、RPN等），生成一系列可能包含物体的候选框。然后，对每个候选框进行特征提取、分类以及边界框回归来确定最终的目标框。著名的两阶段检测器有 R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)、Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 等。
这两种类型的目标检测算法各有优缺点，单阶段检测器通常速度更快，但准确性相对较低；而两阶段检测器在准确性方面表现较好，但速度稍慢。选择何种算法取决于具体的应用需求和资源限制。近年来，随着技术的发展，一些混合型的目标检测算法也出现，将单阶段和两阶段的思想结合起来以取得更好的综合性能。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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