その他令和7年2月17日

Book Reviews: Deep Learning Object Detection

掲載日

令和7年2月17日

号種

号外

原文ページ

p.36

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令和7年2月17日|p.36

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Book Reviews

## 2.2.2 基于深度学习的目标检测算法

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。这些算法通常分为两类：两阶段（two-stage）方法和单阶段（one-stage）方法。

两阶段方法首先通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成候选框，然后对这些候选框进行分类和回归。典型的代表是 Faster R-CNN 系列算法。

单阶段方法则直接从输入图像中预测目标的类别和位置，无需生成候选框。这类方法速度更快，但精度相对较低。典型的代表有 YOLO 系列、SSD 等。

近年来，一些新的架构和技术被引入到目标检测领域，如 Transformer 结构在 DETR 中的应用，以及注意力机制的改进等，进一步提升了检测性能。

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