目标检测算法中Two-stage算法速度慢,到底在哪里?
咱们先回顾一下 Twostage 算法的核心思想，最典型的代表就是 Faster RCNN。它的名字就说明白了，要“快”一些，但本质上还是分两个阶段：
第一阶段：区域提议（Region Proposal）
目标： 在原始图像上生成一系列可能包含目标物体的候选区域（Region of Interest, RoI）。
传统方法（RCNN, Fast RCNN）： 早期的方法，比如 RCNN，用的是 Selective Search 这种图像分割算法来生成区域提议。Selective Search 会对图像进行分组、合并，生成大量的候选框，可能几千到上万个。
慢在哪里？
1. 计算密集型： Selective Search 本身就是个计算密集型的过程，需要对图像进行多次处理，计算量很大。
2. 大量冗余： 生成的候选框数量巨大，而且很多都是无效的，浪费了后续的计算资源。
3. 与网络无关： 区域提议的过程独立于后续的卷积神经网络（CNN）特征提取，这意味着需要分别执行，增加了总的耗时。
改进方法（Faster RCNN）： Faster RCNN 聪明之处就在于将区域提议集成到了神经网络内部，引入了 Region Proposal Network (RPN)。
RPN 慢在哪里？
1. 特征图上的滑窗： RPN 在 CNN 主干网络提取的特征图（feature map）上进行操作。它在特征图上滑出一个个固定大小的“锚框”（anchor boxes），然后判断这些锚框是否是目标的“前景”以及偏移量。
2. 计算量仍然存在： 虽然比 Selective Search 快了N倍，但 RPN 仍然需要对特征图上的每一个位置都进行一次预测（分类前景/背景，回归偏移）。如果特征图比较大，这个计算量依然不小。
3. 锚框设置： 锚框的尺寸、比例（aspect ratios）、数量的设置，以及它们与真实框的匹配策略，都会影响 RPN 的效率和效果。不合适的锚框设计可能会导致更多的无效提议，增加后续处理的负担。
第二阶段：候选区域的分类与回归（RoI Head）
目标： 对第一阶段生成的每个候选区域（RoI）进行精细的分类（是猫、狗还是背景？）并对候选框进行精确的边界框回归（让框框得更准）。
流程：
1. RoI Pooling/RoI Align： 将不同尺寸的候选区域（RoI）映射到固定大小的特征图区域上，以便输入到全连接层进行后续处理。
2. 特征提取： 对每个 RoI 区域的特征图进行进一步的卷积或全连接操作。
3. 分类器： 通过全连接层对 RoI 进行分类。
4. 回归器： 通过全连接层对 RoI 的边界框进行精确调整。
慢在哪里？
1. 逐个 RoI 处理： 这一阶段最核心的慢点在于，它需要对每一个第一阶段产生的候选区域（即使是 RPN 生成的，也可能有很多）单独进行特征提取、分类和回归。
2. 大量 RoI 的累积： 即使 RPN 已经过滤掉了很多不相关的区域，但仍然可能产生几百到上千个候选区域。想象一下，每个区域都要经过一遍精细的特征提取和计算，即使网络再快，加起来的计算量也是巨大的。
3. RoI Pooling/Align 的开销： RoI Pooling 或 RoI Align 操作本身虽然是为了解决尺寸不一的问题，但对每个 RoI 进行特征插值或映射，也会消耗一定的计算资源。
4. 冗余特征计算： 即使两个候选区域非常接近，它们可能会共享大部分的原始图像区域，但在这第二阶段，它们各自的特征可能需要被独立地重新计算或提取，导致一部分特征计算的冗余。
总结一下 Twostage 算法的“慢”主要集中在：
区域提议的计算（尽管 RPN 已经优化很多）： 即使是 RPN，也需要在特征图上进行密集的预测，这仍然是计算量的一个来源。
大量候选区域的独立处理： 这是最主要的瓶颈。对成百上千个候选区域逐一进行精细的特征提取、分类和回归，尤其是当这些候选区域重叠度很高或者有很多都是低质量的提议时，这种“逐个击破”的策略就显得效率低下。
为什么 Onestage 算法（如 YOLO, SSD）就快很多？
Onestage 算法直接在图像的某个尺度（或多个尺度）上进行密集预测，将区域提议和分类/回归合并为一个步骤。它们不依赖于预先生成的候选区域，而是直接在特征图上设置一个网格，预测每个网格单元（或其附近的锚框）的类别和边界框。这样就省去了第二阶段对大量候选区域的独立处理，自然速度就上去了。
所以，Twostage 算法的慢，本质上是它“先粗略找一遍，再精细校准一遍”这种思路带来的固有开销，尤其是在处理大量候选区域时的累积效应。
网友意见
这么讲吧，two-stage比one-stage真正的损耗在于two-stage必须保证input image的resolution，拿以前的Pascal来说，two-stage的FRCN默认setting最短边缩放到600，最长边不超过1000，COCO的默认setting最短边缩放到800，最长边不超过1333,；而one-stage的SSD包括yolo，512*512甚至416*416就可以达到相近的performance，你们算算这里差多少。用低resolution我也跑过two-stage，直接血崩，但是速度和one-stage差距很小。
很多答案说two-stage有RPN，有ROI Pooling，还有后面region-wise的head计算所以慢，其实在RPN提出之后这些计算损耗相比backbone而言我认为是可以忽略不计的了（以前SS的时候2000个proposal确实是很高的损耗，RPN之后300个proposal计算非常小。还有RFCN的PSROI Pooling并没有比ROI Pooling快到哪里去），关键在于(i) input resolution; (ii)特别设计过的那些轻量但是performance不错的darknet 系列。
我个人认为，two-stage由于需要显式的计算region中的feature，所以对于resolution的要求更高，同样对于不同问题的robust更强；而one-stage是非常隐式的用统一的卷积去学习feature进行预测，所以对于resolution的需求不高，同样的robust相比也弱一些，反正我是很讨厌yolo那套东西，放在不同问题上需要精细调参才可以work。
我记得大概19年除了好多bridging one-stage & two-stage的文章，不知道有没有做过那low resolution input的实验。不过意义也不大了，现在的重点不纠结于这一块。
刚一只脚入门，一点愚见。
Two-stage方法是先生成region proposal再将其喂给detect head。detect head 只是一个将二维图的部分区域对应的region feature通过Fully-connected layers 输出softmax结果（分类）和box regressor结果（位置）。这一部分的速度基本上和图像检测这一细分类别没有直接关系，而是由FC layers 处理feature向量的速度所影响的。
那么主要的问题就出现在生成region proposal的过程中。在R-CNN中使用的是selective search 算法，非常耗时。到了Fast R-CNN中不再直接根据图片选择region，而是先让图片经过CNN得到一个convolutional feature map，再利用RoI pooling对feature map筛选region proposals。这相对于R-CNN已经快很多了，单张图片的检测处理速度达到了2.3s（相比较于R-CNN的49s）。但是，Fast R-CNN花费了大约2s的平均时间在生成region proposals这一步。因此，Faster R-CNN正是为了优化这一部分的时间，也就是生成region proposal的过程。Faster 提出了一个新的网络模型Region Proposal Networks（RPN）来选择regions，再将其投影到原本的feature map上，从而进行feature-related proposal的筛选。至此单张图片的检测时间降至198ms（0.2s）。
不得不提的是，这三篇开山之作都是出自Facebook的FAIR组，Ross Grishick & Kaiming He大佬等人。不知道什么时候才可以望其项背:-I
更/
眼一花才看清问题是进一步问faster rcnn的速度慢在哪，权当我的梳理文吧见笑了。关于原问题的回答以后有余力再补充
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