㈠ 目标检测One-stage经典网络模型
目标检测领域中，一系列经典的一阶段模型不断涌现，它们以高效和精确为特点，推动了技术的革新。YOLOv1作为先驱者，以其单一阶段的结构、实时性及统一的Image Classification和Object Detection设计，奠定了基础。YOLOv1采用CNN网络，每个7*7的单元格输出包含类别概率、边界框置信度和边界框信息，虽简单但速度和精度兼具。
紧随其后的SSD在2015年出现，针对YOLO的不足，通过多尺度特征图检测不同大小的目标，使用卷积层替代FC层，并引入多个不同尺度的先验框，提高了精度。RetinaNet在2017年则通过Focal Loss解决了一阶段模型的类别不平衡问题，提升了精度与速度。YOLOv3和YOLOv4则是这一系列中的重要里程碑，YOLOv3通过加深网络结构和引入FPN，YOLOv4则实现了更优的速度和准确性，并在实时检测上取得了突破。
EfficientDet在2019年探索了模型精度与分辨率、深度和宽度的关系，构建出高效的特征提取backbone，BiFPN和Box prediction net的结合使其在COCO数据集上达到SOTA。YOLOv4作为YOLOv3的后续，不仅保持了系列的延续性，还实现了视频流上的实时检测，标志着目标检测技术进入了全新的实用阶段。
这些经典的一阶段模型，无论是YOLOv1的革新性设计，还是SSD、RetinaNet、YOLOv3和EfficientDet的不断优化，都在推动着目标检测技术的发展，为各种应用场景提供了强大的工具。