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

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令和7年2月6日|p.38

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### 2.2.2.1 基于区域提议的目标检测算法

基于区域提议的目标检测算法通常包括两个阶段：首先生成候选区域（Region Proposals），然后对这些区域进行分类和回归。Faster R-CNN 是这一类算法的代表，它通过引入区域提议网络（RPN）来生成高质量的候选区域，从而提高了检测速度和精度。

### 2.2.2.2 端到端的目标检测算法

端到端的目标检测算法将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从输入图像中预测目标的类别和位置。YOLO（You Only Look Once）和 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是这一类算法的典型代表。它们具有较快的检测速度，适用于实时应用场景。

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