반면, 단일단계 방식의 검출기는 객체 분류와 위치 추정을 한 번에 수행하므로 연산량이 적고 빠른 추론이 가능한 장점이 있다. 대표적인 단일 단계 방식의 객체탐지 모델로는 SSD [1]}와 YOLO 계열(YOLOv1 v4 [2]}, [3]}, [4]}, [5]})의 모델들이 있다. SSD의 경우 다양한 크기의 convolution layer에 대해 multi-scale feature map을 형성하여 객체탐지를 진행한다. DSSD [6]}는 SSD 모델에 deconvolution layer를 추가하여, 속도 성능을 유지하면서 작은 객체에 대한 검출 성능을 향상시켰다. SSD를 기반으로 설계된 또다른 모델인 RefineDet [7]}은 ARM(Anchor Refinement Module)을 활용하여 객체탐지를 진행한다. ARM은 객체 탐지 과정 중, 입력의 불필요한 배경을 없애서 분류기의 공간 탐색의 경우를 줄이게 한다.

С другой стороны, у детекторов в единичной ступени есть преимущество в том, что они выполняют классификацию объектов и определение их положения одновременно, что позволяет проводить вычисления с меньшим количеством операций и обеспечивает быструю логику рассуждения. Одной из наиболее известных моделей обнаружения объектов в единичной ступени является SSD [1], а также модели YOLO в различных версиях (YOLOv1-v4 [2], [3], [4], [5]). В случае SSD, объекты обнаруживаются путем формирования multi-scale feature map для различных сверточных слоев разных размеров. Модель DSSD [6] расширяет модель SSD путем добавления де-свертывающего слоя, что позволяет повысить точность обнаружения маленьких объектов, сохраняя свою высокую скорость работы. Еще одна модель, основанная на SSD, - RefineDet [7], которая использует модуль ARM (Anchor Refinement Module) для обнаружения объектов. Модуль ARM удаляет ненужный фон изображения для уменьшения пространственного поиска классификатора.