【2025最新】目标检测中单阶段与两阶段模型名称与发布时间汇总

《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

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1.【人脸识别与管理系统开发】	2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】
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17.【基于深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
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29.【基于深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
35.【基于与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【太基于深度学习的阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】	66.【基于深度学习的安检X光危险品检测与识别系统】
67.【基于深度学习的农作物类别检测与识别系统】	68.【基于深度学习的危险驾驶行为检测识别系统】
69.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】	70.【基于深度学习的维修工具检测识别系统】
71.【基于深度学习的建筑墙面损伤检测系统】	72.【基于深度学习的煤矿传送带异物检测系统】
73.【基于深度学习的老鼠智能检测系统】	74.【基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统】
75.【基于深度学习的遥感视角船只智能检测系统】	76.【基于深度学习的胃肠道息肉智能检测分割与诊断系统】
77.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】	78.【基于深度学习的心脏超声图像间隔壁检测分割与分析系统】
79.【基于深度学习的果园苹果检测与计数系统】	80.【基于深度学习的半导体芯片缺陷检测系统】
81.【基于深度学习的糖尿病视网膜病变检测与诊断系统】	82.【基于深度学习的运动鞋品牌检测与识别系统】
83.【基于深度学习的苹果叶片病害检测识别系统】	84.【基于深度学习的医学X光骨折检测与语音提示系统】
85.【基于深度学习的遥感视角农田检测与分割系统】	86.【基于深度学习的运动品牌LOGO检测与识别系统】
87.【基于深度学习的电瓶车进电梯检测与语音提示系统】	88.【基于深度学习的遥感视角地面房屋建筑检测分割与分析系统】
89.【基于深度学习的医学CT图像肺结节智能检测与语音提示系统】	90.【基于深度学习的舌苔舌象检测识别与诊断系统】
91.【基于深度学习的蛀牙智能检测与语音提示系统】	92.【基于深度学习的皮肤癌智能检测与语音提示系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

引言

本文主要对于目标检测模型中的单阶段（One-Stage）与双阶段模型（Two-Stage）的名称与发布时间进行汇总。

模型汇总

模型类型	模型名称	发布时间	核心特点
单阶段模型	YOLOv1	2016年	首款单阶段检测框架，将检测视为回归问题，速度极快但精度有限。
	SSD	2016年	引入多尺度特征图与锚框机制，平衡速度与精度。
	RetinaNet	2017年	提出Focal Loss解决类别不平衡，提升密集目标检测效果。
	YOLOv3	2018年4月	采用多尺度预测（FPN结构）和Darknet-53骨干网络，提升小目标检测能力。
	YOLOv4	2020年4月	结合CSPDarknet骨干网络与多种优化技巧，提升小目标检测能力。
	YOLOv5	2020年6月	Ultralytics团队基于PyTorch重构，优化自动锚框调整和轻量化部署。
	YOLOv6	2022年7月	美团团队推出，专注工业应用，引入无锚检测和动态头部设计。
	YOLOv7	2022年7月	提出高效层聚合网络（ELAN），在速度和精度上刷新记录。
	YOLOv8	2023年	轻量化设计，支持实时检测，在速度和精度间取得新平衡。
	YOLOv9	2024年2月	提出可编程梯度信息（PGI）和广义高效层聚合网络（GELAN），解决信息丢失问题。
	YOLOv10	2024年5月	清华大学团队推出首个端到端无NMS模型，通过一致性双重分配策略优化推理效率。
	YOLOv11	2024年9月	Ultralytics发布，支持检测、分割、姿态估计等多任务，参数效率提升。
	SL-YOLO	2024年	专为无人机图像设计，通过分层扩展路径聚合网络（HEPAN）增强小目标检测。
	YOLOv12	2025年2月	首次融合注意力机制（区域注意力、Flash Attention），支持多任务且精度提升显著，开源代码支持。
双阶段模型	R-CNN	2014年	首次将CNN用于目标检测，依赖选择性搜索生成候选区域。
	Faster R-CNN	2015年	引入RPN网络实现端到端训练，大幅提升效率。
	Mask R-CNN	2017年	扩展至实例分割，支持像素级预测。
	Cascade Mask R-CNN	2020年	多级细化检测策略，提升复杂场景下的检测精度。
	FPN	2017年	构建多尺度特征金字塔，改善小目标检测。

单阶段模型说明

1. YOLO技术演进：

   • 早期版本（v1-v3）：注重基础架构优化，如锚框、多尺度预测。
   • 中期版本（v4-v7）：通过数据增强、轻量化设计和新型网络结构（如CSPNet、ELAN）提升效率。
   • 近期版本（v8-v12）：转向端到端设计，减少后处理依赖（如NMS），并引入注意力机制和Transformer技术。
   • YOLO系列持续优化，YOLOv4引入Mosaic数据增强和CSP结构，YOLOv8通过轻量化设计和注意力机制提升实时性。
   • 2024年提出的SL-YOLO针对无人机图像，通过HEPAN跨尺度融合和轻量化模块（C2FDCB），在VisDrone数据集上实现46.9% mAP。

2. 优势与局限：

   • 速度优势：单阶段模型（如YOLOv8）在自动驾驶、无人机监控中广泛用于实时检测。
   • 精度瓶颈：小目标和复杂背景下的漏检问题仍存在，需依赖多尺度融合或注意力机制优化。

双阶段模型说明

1. 技术演进：

   • Mask R-CNN扩展至实例分割，Cascade Mask R-CNN通过多级检测头提升精度。
   • 轻量化改进（如R-FCN）减少计算量，但仍需依赖候选区域生成。

2. 应用场景：

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   • 高精度需求领域（如医学影像、遥感检测），Faster R-CNN仍是主流选择。

其他进展

1. Transformer-Based模型：

   • DETR（2020）首次实现端到端检测，无需NMS，但收敛速度慢。
   • Deformable DETR（2021）通过稀疏注意力机制优化小目标检测。

2. 轻量化趋势：

   • 单阶段模型（如YOLOv8、SL-YOLO）结合深度可分离卷积和重参化技术，参数减少30%以上。

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