その他令和8年1月6日

基于深度学习的目标检测算法 (1)

掲載日
令和8年1月6日
号種
本紙
原文ページ
p.11
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基于深度学习的目标检测算法 (1)

令和8年1月6日|p.11

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1. 基于候选区域的检测方法
R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) 是 Girshick 等人于 2014 年提出的, 它首先利用选择性搜索 (Selective Search) 生成约 2000 个候选区域, 然后将这些候选区域缩放至固定大小并输入到 CNN 中提取特征, 最后使用 SVM 进行分类和边界框回归。
Fast R-CNN 是 Girshick 于 2015 年提出的改进版本, 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, 从而避免了重复计算, 提高了检测速度。
Faster R-CNN 是 Ren 等人于 2015 年提出的进一步改进版本, 它引入了区域提议网络 (Region Proposal Network, RPN), 用神经网络来生成候选区域, 从而实现了端到端的训练和检测。
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基于深度学习的目标检测算法 (1) - 第11頁
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