その他令和8年1月5日

基于深度学习的目标检测算法 (2.2.2) - 詳細

掲載日
令和8年1月5日
号種
政府調達
原文ページ
p.119
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基于深度学习的目标检测算法 (2.2.2) - 詳細

令和8年1月5日|p.119

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### 2.2.2.1 两阶段检测器
两阶段检测器的核心思想是先通过一个网络生成一系列可能包含目标的候选区域（Region Proposals），然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。典型的代表包括R-CNN系列算法（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。其中，Faster R-CNN引入了区域提议网络（RPN），实现了端到端的训练，显著提高了检测速度和精度。
### 2.2.2.2 单阶段检测器
单阶段检测器直接在输入图像上进行密集采样，无需显式的候选区域生成步骤，因此具有更高的推理速度。代表性的模型有YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。尽管早期版本在精度上略逊于两阶段方法，但随着技术的进步，现代单阶段检测器已经能够在保持高速的同时达到甚至超越两阶段方法的性能。
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基于深度学习的目标检测算法 (2.2.2) - 詳細 - 第119頁
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