one-stage算法相对于two-stage算法更加快速，但是损失了精度
One-stage 的常见算法：
·YoLoV1/V2/V3
`SSD/DSSD
`Retina-Net
One-stage算法的两大核心组件：
·CNN网络
·回归网络（不同的算法主要的区别在于回归网络）
CNN网络设计原则：
·从简到繁再到简
·多尺度特征融合
·更轻量级的CNN网络
回归网络：
·归网络的输入是CNN网络输出的特征图（feature map）
·回归网络包含两大部分分别是区域回归和Anchor机制
·区域回归返回了预测框的位置和类别，包含置信度、位置、类别，置信度表示当前各自包含目标区域的可能性
·Anchor机制是为了找到不同的推荐区，Anchor机制属于RPN网络的核心组件，Anchor机制把特征图看作一个一个的点，从中获取预测框的长宽比。Anchor机制是SSD算法的特点
表示位置信息的矩形框：
·只需要获得矩形框的位置信息和长宽比，位置信息由矩形框左上角的顶点和右下角的顶点表示，在YOLO算法中，位置信息是由Bounding Box的中心位置给出。