《表1 各目标检测模型在本文数据集上的mAP分值》

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《基于图像识别的移动端应用控件检测方法》

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结合表1可以发现，代表two stage方法的Faster-RCNN可以获得较one stage的RetinaNet表现更优。这是由于数据集中包含了较多的小目标，即控件占图像面积比例较低的目标，且密集程度较高；同时，two stage方法更擅长处理密集小目标，因此可以取得更高的mAP分值。但无论哪种方法，其识别结果对应用运行平台（Android/iOS）均体现出鲁棒性。