その他令和7年2月14日

基于深度学习的目标检测算法综述 (CNN)

掲載日

令和7年2月14日

号種

政府調達

原文ページ

p.39

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令和7年2月14日|p.39

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随着深度学习的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。CNN 通过多层卷积和池化操作自动提取图像特征，并广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等任务中。

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目的是在图像或视频中定位并识别出特定类别的物体。传统的目标检测方法通常依赖于手工设计的特征（如 HOG、SIFT 等），然后使用机器学习算法进行分类。然而，这些方法在处理复杂场景时表现不佳，且需要大量的人工干预。

近年来，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。这类算法利用深度神经网络直接从原始图像中学习特征表示，从而实现端到端的目标检测。根据检测框架的不同，可以将基于深度学习的目标检测算法分为两大类：两阶段检测算法和一阶段检测算法。

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