その他令和7年2月18日

智能电商系统项目背景与目标检测算法综述

掲載日

令和7年2月18日

号種

政府調達

原文ページ

p.47

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智能电商系统项目背景与目标检测算法综述

令和7年2月18日|p.47

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）系列算法是最早将深度学习应用于目标检测的算法之一。该系列算法主要包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。这些算法的核心思想是先通过选择性搜索等方法生成候选区域，然后利用CNN提取每个候选区域的特征，最后通过分类器和回归器对候选区域进行分类和位置调整。

### 2.2.2.2 YOLO系列算法

YOLO（You Only Look Once）系列算法是一种端到端的目标检测算法。与R-CNN系列算法不同，YOLO算法不需要生成候选区域，而是直接将输入图像划分为多个网格，每个网格负责预测固定数量的边界框及其对应的类别概率。这种设计使得YOLO算法具有更快的检测速度，但精度相对较低。

### 2.2.2.3 SSD算法

SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法也是一种端到端的目标检测算法。与YOLO算法类似，SSD算法也不需要生成候选区域。但是，SSD算法在不同尺度的特征图上进行预测，这使得它在保持较快速度的同时，也能获得较高的检测精度。

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