その他令和8年1月7日

基于深度学习的目标检测算法：Faster R-CNN详解

掲載日

令和8年1月7日

号種

号外

原文ページ

p.9

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令和8年1月7日|p.9

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2.2.2.1 两阶段目标检测算法

两阶段目标检测算法首先通过候选区域生成网络 (Region Proposal Network, RPN) 生成一系列候选区域, 然后对这些候选区域进行分类和回归, 得到最终的目标检测结果。代表性的两阶段目标检测算法有 Faster R-CNN、Mask R-CNN 等。

图 2-2 Faster R-CNN 模型结构

Faster R-CNN 是一种经典的两阶段目标检测算法, 其模型结构如图 2-2 所示。该算法首先使用卷积神经网络提取图像特征, 然后通过 RPN 生成候选区域, 最后对候选区域进行分类和回归, 得到最终的目标检测结果。

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