その他令和7年2月26日

基于深度学习的目标检测算法

号外p.30

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令和7年2月26日|p.30

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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是第一个将深度学习应用于目标检测的算法。它首先使用选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后将这些区域输入到CNN中提取特征，最后使用SVM进行分类和边界框回归。

Fast R-CNN改进了R-CNN的效率问题，它将整个图像输入到CNN中，然后在特征图上提取候选区域的特征，从而避免了重复计算。Faster R-CNN进一步引入了区域提议网络（RPN），实现了端到端的训练和推理。

### 2.2.2.2 YOLO系列算法

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，它将目标检测问题转化为回归问题。YOLO将图像划分为网格，每个网格负责预测固定数量的边界框和类别概率。YOLO具有速度快、实时性好的优点。

后续的YOLOv2、YOLOv3等版本在精度和速度上都有了显著提升。YOLOv4和YOLOv5进一步优化了模型结构和训练策略，使其在各种应用场景中表现出色。

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