一般來說，一階段模型在計算效率上有優(yōu)勢，兩階段在檢測精度上有優(yōu)勢。對于一階段和二階段模型在速度上和精度上的差異，一般有以下原因：

1. 多數(shù)一階段模型是利用預(yù)設(shè)的錨框（Anchor Box）來捕捉圖像可能存在物體的區(qū)域，圖像中包含物體的框遠(yuǎn)少于總共的錨框，因而在訓(xùn)練分類器時正負(fù)樣本數(shù)目極不平衡，這會導(dǎo)致分類器訓(xùn)練的效果不好。

2. 二階段模型在會修正候選框的位置，帶來更高的定位精度，同時也增加了模型復(fù)雜度。