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
本紙
原文ページ
p.15
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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.15

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1. 基于候选区域的目标检测算法
基于候选区域的目标检测算法首先通过选择性搜索（Selective Search）或边缘框（Edge Boxes）等方法生成一系列可能包含目标的候选区域，然后利用卷积神经网络对这些候选区域进行分类和回归，从而得到最终的目标检测结果。这类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。
2. 不需要产生候选区域的目标检测算法
不需要产生候选区域的目标检测算法直接对输入图像进行端到端的训练，无需生成候选区域。这类算法通常将目标检测问题转化为回归问题，通过卷积神经网络直接预测目标的位置和类别。这类算法的代表有 YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
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基于深度学习的目标检测算法 - 第15頁
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