その他令和8年1月7日

基于深度学习的目标检测算法 (Deep Learning-based Object Detection Algorithms)

掲載日

令和8年1月7日

号種

号外

原文ページ

p.5

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令和8年1月7日|p.5

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1. 两阶段检测算法

两阶段检测算法首先通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）生成一系列可能包含目标的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归。代表性的两阶段检测算法包括R-CNN系列（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。

2. 单阶段检测算法

单阶段检测算法直接在图像上进行密集采样，通过一次前向传播即可完成目标的定位和分类。这类算法通常具有更快的检测速度，但精度略低于两阶段检测算法。代表性的单阶段检测算法包括YOLO系列（如YOLOv3、YOLOv4等）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。

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