その他令和8年1月5日

基于深度学习的目标检测算法

掲載日

令和8年1月5日

号種

号外

原文ページ

p.20

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基于深度学习的目标检测算法

令和8年1月5日|p.20

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### 2.2.2.1 两阶段检测算法

两阶段检测算法首先通过候选区域生成网络（RPN）生成一系列可能包含目标的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和回归，得到最终的目标检测结果。典型的代表是 Faster R-CNN 系列算法。Faster R-CNN 将 RPN 与 Fast R-CNN 结合，实现了端到端的训练和推理，大大提高了检测速度和精度。

### 2.2.2.2 一阶段检测算法

一阶段检测算法直接从输入图像中预测目标的位置和类别，无需生成候选区域。这类算法通常具有更快的检测速度，但精度相对较低。典型的代表是 YOLO（You Only Look Once）系列算法和 SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法。YOLO 系列算法通过将图像划分为网格，并在每个网格上预测目标的边界框和类别概率，实现了实时检测。SSD 算法则结合了多尺度特征图和默认框（default box）的概念，提高了小目标的检测性能。

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