Детекция объектов в реальном времени является важнейшей задачей и охватывает большое количество областей, таких как беспилотные транспортные средства, робототехника, видеонаблюдение, дополненная реальность и многие другие. Сейчас такая задача решается с помощью двух типов алгоритмов: one-step алгоритм детекции, например You Only Look Once (YOLO), и two-steps алгоритм, например Faster Region-Based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Двухстадийный подход имеет ряд недостатков: долгое обучение и инференс, плохое качество детекции маленьких объектов, неустойчивость к различным размерам входных данных. Одностадийный алгоритм детекции подразумевает одновременное выполнение детекции и классификации, что обеспечивает end-to-end обучение с сохранением высоких показателей как точности, так и скорости.