在目标检测里single-shot和multi-shot的主要区别是什么?

1.检测过程不同

Single-shot方法在单次前向传播中完成目标的定位和分类，例如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。而Multi-shot方法通常分为两步，名列前茅步生成候选区域（例如Region Proposal Networks in Faster R-CNN），第二步对候选区域进行分类和边界框回归。

2.精度和速度的平衡不同

Single-shot方法因为一次性完成所有任务，因此检测速度较快，但精度可能较低。Multi-shot方法虽然计算量大，速度慢，但是由于细致的步骤设计，通常可以获得更高的精度。

3.适用场景不同

Single-shot方法因为检测速度快，更适合于实时的目标检测任务，例如自动驾驶、视频监控等场景。而Multi-shot方法由于精度高，更适合于精度要求高的场景，例如医疗图像分析、高精度物体识别等。

4.典型模型不同

Single-shot的典型模型包括YOLO系列，SSD等。而Multi-shot的典型模型包括R-CNN系列（包括Fast R-CNN，Faster R-CNN）等。

5.训练复杂度不同

Single-shot方法通常训练复杂度较低，因为整个模型可以一次训练。而Multi-shot方法则通常训练复杂度较高，因为需要分阶段训练不同的部分。

延伸阅读

目标跟踪与目标检测的关联和区别

目标检测与目标跟踪是计算机视觉领域的两个重要任务。目标检测的目的是在图像中找出特定类别的物体以及其位置，它只关注单个图像。而目标跟踪则需要在视频序列中对特定物体进行连续的定位，它需要考虑物体在时间上的连续性。

两者的区别在于，目标检测通常只在单帧上进行，不考虑帧与帧之间的关系，而目标跟踪则需要利用帧间的连续性信息。但是两者也有密切的关联，例如在目标跟踪的过程中，目标检测常常被用来在新的帧中定位目标，而目标跟踪又可以提供连续帧之间的关联信息，帮助目标检测。因此，目标检测与目标跟踪在很多应用中，如视频监控、自动驾驶等，需要同时进行。