その他令和8年1月5日

基于深度学习的目标检测算法 (R-CNN/YOLO)

掲載日

令和8年1月5日

号種

政府調達

原文ページ

p.120

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令和8年1月5日|p.120

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2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是第一个将深度学习应用于目标检测的算法。它通过选择性搜索（Selective Search）生成候选区域，然后使用CNN提取每个区域的特征，最后通过支持向量机（SVM）进行分类和边界框回归。

Fast R-CNN在R-CNN的基础上进行了改进，它将整个图像输入到CNN中，然后在特征图上提取候选区域的特征，从而大大提高了检测速度。Faster R-CNN进一步引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），实现了端到端的训练和推理。

2.2.2.2 YOLO系列算法

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。YOLO具有极高的检测速度，适用于实时应用场景。

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