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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### 2.2.2.1 R-CNN系列算法

R-CNN（Regions with CNN features）是第一个将卷积神经网络应用于目标检测的算法。它通过选择性搜索生成候选区域，然后使用CNN提取特征，最后用SVM进行分类和边界框回归。

- Fast R-CNN：改进了R-CNN的速度，通过共享卷积计算和引入ROI池化层。

- Faster R-CNN：进一步提高了速度，引入了区域提议网络（RPN）。

### 2.2.2.2 YOLO和SSD算法

YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）都是单阶段检测器，它们直接在图像上进行预测，无需生成候选区域。

- YOLO：将图像划分为网格，每个网格负责预测固定数量的边界框和类别概率。

- SSD：结合了多尺度特征图和默认框（default boxes），在不同尺度的特征图上进行预测。

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