その他令和7年2月6日

基于深度学习的目标检测算法 (Deep Learning-based Object Detection Algorithms)

掲載日

令和7年2月6日

号種

政府調達

原文ページ

p.38

出典：官報発行サイト（内閣府）の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

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令和7年2月6日|p.38

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### 2.2.2.1 两阶段目标检测方法

两阶段方法首先通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成一系列候选区域，然后对这些区域进行分类和边界框回归。代表性的算法包括R-CNN系列（如Fast R-CNN、Faster R-CNN）。这类方法通常具有较高的检测精度，但计算复杂度较高，实时性相对较差。

### 2.2.2.2 单阶段目标检测方法

单阶段方法直接在图像上进行密集采样，并一次性预测所有目标的类别和位置。代表性的算法有YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。这类方法在保证一定精度的同时，具有更快的检测速度，更适合实时应用场景。

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