对象检测模型可以根据其架构和方法分为三大类：两阶段检测器、单阶段检测器和基于 Transformer 的模型。每种类型都有独特的设计原则、精度和速度之间的权衡以及用例。了解这些差异有助于开发人员根据其需求选择合适的模型。
两阶段检测器，如 R-CNN 系列（基于区域的卷积神经网络），将检测分为两个步骤。首先，它们使用诸如选择性搜索（在 R-CNN 中）或区域提议网络（在 Faster R-CNN 中）等方法生成区域提议——潜在的对象位置。其次，它们对这些区域进行分类和细化。诸如 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 等模型以其高精度而闻名，但由于两步流程，速度较慢。这些通常用于精度比速度更重要的应用程序中，例如医学成像或详细的场景分析。例如，Mask R-CNN 通过预测对象掩码和边界框来增加实例分割。
单阶段检测器，例如 YOLO（You Only Look Once）和 SSD（Single Shot MultiBox Detector），将区域提议和分类合并为一个步骤。 这些模型一次性处理整个图像，使其速度更快，但通常不如两阶段模型准确。YOLO 变体（例如，YOLOv3、YOLOv5）优先考虑实时性能，使其在视频处理或机器人技术中很受欢迎。SSD 通过使用多尺度特征图来检测不同大小的对象，从而平衡速度和精度。单阶段模型通常针对边缘设备或自动驾驶等延迟至关重要的应用进行优化。
基于 Transformer 的模型，例如 DETR（Detection Transformer）和 Deformable DETR，使用注意力机制而不是卷积层。DETR 将检测视为一个集合预测问题，从而消除了对手工制作的锚框或非极大值抑制 (NMS) 的需求。虽然这些模型可以实现最先进的精度，但它们在训练期间需要大量的计算资源。Deformable DETR 通过将注意力集中在稀疏关键点上来提高效率。Transformer 越来越多地用于全局上下文很重要的情况下，例如检测杂乱场景中的小物体。但是，由于与基于 CNN 的方法相比，它们的资源需求更高，因此它们在生产系统中的采用仍在增长。
每种类型都有优势：两阶段检测器精度高，单阶段检测器速度快，Transformer 模型则具有灵活性。 开发人员应根据其应用程序的需求、硬件约束和检测任务的复杂性来确定优先级。