1.檢測過程不同

Single-shot方法在單次前向傳播中完成目標(biāo)的定位和分類，例如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。而Multi-shot方法通常分為兩步，名列前茅步生成候選區(qū)域（例如Region Proposal Networks in Faster R-CNN），第二步對候選區(qū)域進(jìn)行分類和邊界框回歸。

2.精度和速度的平衡不同

Single-shot方法因?yàn)橐淮涡酝瓿伤腥蝿?wù)，因此檢測速度較快，但精度可能較低。Multi-shot方法雖然計(jì)算量大，速度慢，但是由于細(xì)致的步驟設(shè)計(jì)，通常可以獲得更高的精度。

3.適用場景不同

Single-shot方法因?yàn)闄z測速度快，更適合于實(shí)時的目標(biāo)檢測任務(wù)，例如自動駕駛、視頻監(jiān)控等場景。而Multi-shot方法由于精度高，更適合于精度要求高的場景，例如醫(yī)療圖像分析、高精度物體識別等。

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，F(xiàn)aster R-CNN）等。

5.訓(xùn)練復(fù)雜度不同

Single-shot方法通常訓(xùn)練復(fù)雜度較低，因?yàn)檎麄€模型可以一次訓(xùn)練。而Multi-shot方法則通常訓(xùn)練復(fù)雜度較高，因?yàn)樾枰蛛A段訓(xùn)練不同的部分。

延伸閱讀

目標(biāo)跟蹤與目標(biāo)檢測的關(guān)聯(lián)和區(qū)別

目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的兩個重要任務(wù)。目標(biāo)檢測的目的是在圖像中找出特定類別的物體以及其位置，它只關(guān)注單個圖像。而目標(biāo)跟蹤則需要在視頻序列中對特定物體進(jìn)行連續(xù)的定位，它需要考慮物體在時間上的連續(xù)性。

兩者的區(qū)別在于，目標(biāo)檢測通常只在單幀上進(jìn)行，不考慮幀與幀之間的關(guān)系，而目標(biāo)跟蹤則需要利用幀間的連續(xù)性信息。但是兩者也有密切的關(guān)聯(lián)，例如在目標(biāo)跟蹤的過程中，目標(biāo)檢測常常被用來在新的幀中定位目標(biāo)，而目標(biāo)跟蹤又可以提供連續(xù)幀之間的關(guān)聯(lián)信息，幫助目標(biāo)檢測。因此，目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤在很多應(yīng)用中，如視頻監(jiān)控、自動駕駛等，需要同時進(jìn)行。