その他令和8年1月5日

基于深度学习的目标检测算法 (Continuation/Variant)

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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令和8年1月5日|p.15

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1. Two-stage 目标检测算法

Two-stage 目标检测算法将目标检测任务分为两个阶段：第一阶段生成候选区域，第二阶段对候选区域进行分类和回归。

典型的 Two-stage 目标检测算法包括 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. One-stage 目标检测算法

One-stage 目标检测算法直接在图像上进行目标检测和定位，无需生成候选区域。这类算法具有计算效率高、实时性好的优点。

典型的 One-stage 目标检测算法包括 YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。这些算法在保持较高精度的同时，能够实现实时检测。

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