その他令和8年1月6日

基于深度学习的目标检测算法 (2.2.2)

掲載日

令和8年1月6日

号種

本紙

原文ページ

p.8

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令和8年1月6日|p.8

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2.2.2.1 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某种方式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边界框回归。这类方法的代表有R-CNN系列算法（包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等）和Mask R-CNN等。

2.2.2.2 基于回归的目标检测算法

基于回归的目标检测算法直接将目标检测问题转化为回归问题，通过端到端的网络结构直接预测目标的类别和位置。这类方法的代表有YOLO系列算法（包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3等）和SSD等。

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