その他令和7年2月26日

COVID-19パンデミックが医療従事者のメンタルヘルスに与える影響に関するシステマティックレビューおよびメタ分析

掲載日

令和7年2月26日

号種

政府調達

原文ページ

p.45

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。

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令和7年2月26日|p.45

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Keywords

COVID-19; Healthcare workers; Mental health; Anxiety; Depression; Burnout; PTSD

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。

这类算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过回归或分类的方式预测目标的位置和类别。

根据是否使用候选区域生成网络，可以将基于深度学习的目标检测算法分为两类：一类是基于候选区域的算法，如R-CNN系列；另一类是端到端的算法，如YOLO系列。

1. 基于候选区域的算法

基于候选区域的算法首先通过选择性搜索等方法生成一系列候选区域，然后利用CNN对这些候选区域进行特征提取和分类。

典型的代表有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。

这些算法在精度上表现较好，但计算复杂度较高，难以满足实时性要求。

2. 端到端的算法

端到端的算法直接将输入图像映射到输出结果，无需生成候选区域。

典型的代表有YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

这些算法在速度上具有明显优势，能够满足实时性要求，但在小目标检测和复杂场景下的精度仍有待提高。

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