その他令和7年2月10日

深層学習に基づく目標検出アルゴリズムの研究背景と分類

掲載日
令和7年2月10日
号種
号外
原文ページ
p.27
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。

本文と原文の対照

まず左側の本文を読み、必要な箇所だけ原文ページで確認できる構成です。

← 同日の官報に戻る
原文対照の表示オプション

深層学習に基づく目標検出アルゴリズムの研究背景と分類

令和7年2月10日|p.27

左の本文を選ぶと、右側の官報原文画像で該当箇所を照合できます。

公式原文あり本文テキスト画像照合可誤りを報告
1. 两阶段目标检测算法
两阶段目标检测算法首先通过选择性搜索（Selective Search）或区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）生成一系列候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，得到最终的检测结果。这类算法的代表有R-CNN系列算法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
2. 单阶段目标检测算法
单阶段目标检测算法直接在图像上进行密集采样，然后通过卷积神经网络直接预测目标的类别和位置。这类算法的代表有YOLO系列算法和SSD算法。与两阶段算法相比，单阶段算法具有更快的检测速度，但精度相对较低。
随着互联网技术的飞速发展，网络已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而，网络的开放性和匿名性也带来了诸多安全问题，如信息泄露、网络诈骗等。因此，网络安全问题日益受到人们的关注。
近年来，人工智能技术在网络安全领域的应用逐渐增多，特别是在威胁检测、异常行为分析等方面取得了显著成效。然而，现有的网络安全技术仍面临诸多挑战，如攻击手段的不断演变、数据量的急剧增长等。
本研究旨在探索基于深度学习的网络安全威胁检测方法，通过分析网络流量数据，识别潜在的安全威胁，提高网络系统的安全防护能力。
読み込み中...
深層学習に基づく目標検出アルゴリズムの研究背景と分類 - 第27頁
テキスト領域
選択中
非公開 (PII)
関連する新着公告を見逃さないために

Pro プランでは会社名・機関名・キーワードを監視条件として保存し、新着掲載を継続確認できます。14日間無料で試せます。

監視機能の詳細を見る →